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J-GLOBAL ID：201802257435631933   整理番号：18A1751403

回転子系は,非線形パラメータ同定を支持した。【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Cao Shuqian (天津大学力学系 天津,300072;天津市非線性動力学与混沌控制重点実験室 天津,300072;天津大学内燃机燃焼学国家重点実験室 天津,300072) ,  Huang Yaming (天津大学力学系 天津,300072;天津市非線性動力学与混沌控制重点実験室 天津,300072)
資料名： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan  (Zhendong Ceshi Yu Zhenduan)
巻： 38  号： 3  ページ： 446-453  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2749A  ISSN： 1004-6801  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 一端支持ゆるみの回転子-転がり軸受システムに対して、遺伝的アルゴリズムを用いて、松動端の故障非線形パラメータに対して識別を行った。伝統的遺伝的アルゴリズムの早熟収束問題のために,改良遺伝的アルゴリズムを提案した。適応度関数の構築により,パラメータ同定問題をパラメータ最適化問題に変換し,遺伝的アルゴリズムにおける次世代母集団の生成機構を改善した。父親個体群は交差と変異操作を行った後、直接に新世代の個体群を産生せず、親世代の個体群と生成した個体群の中の適応度が上位の個体からなる新世代の個体群である。改良した遺伝的アルゴリズムは大きな変異率で遺伝的進化を行い、遺伝的アルゴリズムの早熟収束問題を解決し、進化速度を加速した。改良遺伝的アルゴリズムを用いて,回転子支持のゆるみパラメータを同定し,そして,認識結果に及ぼす変異率およびノイズの影響を,研究した。研究により、改良した方法は有効に緩みパラメータの識別効率を高め、変異率の最高は0.3に達し、ノイズが10%を超えない時、理想的な識別精度があることが明らかになった。改良遺伝的アルゴリズムによるパラメータ同定を行い,改良アルゴリズムの有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  個体群 ,  雑音 ,  母集団 ,  変異 ,  故障 ,  転がり軸受 ,  アルゴリズム ,  *パラメータ ,  遺伝 ,  父親
準シソーラス用語： 変異率 ,  適応度 ,  適応度関数 ,  *パラメータ同定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 回転子 ,  非線形パラメータ ,  同定 ,  支持