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J-GLOBAL ID：201802270758386038   整理番号：18A2199524

MatlabGUIウェーブレットニューラルネットワークロータリーキルン故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis of rotary kiln with Matlab GUI wavelet neural network

著者 (3件)： Gu Yu (北京信息科技大学 自動化学院,北京,100192) ,  Ai Hong (北京信息科技大学 自動化学院,北京,100192) ,  Wang Hui (北京信息科技大学 自動化学院,北京,100192)
資料名： Beijing Xinxi Keji Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Beijing Xinxi Keji Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 33  号： 4  ページ： 57-62  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3519A  ISSN： 1674-6864  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： ウェーブレットニューラルネットワークを用いて,ロータリーキルンの故障診断を実現した。ロータリーキルンの主電動機電流を故障分類の根拠として選び、ウェーブレットパケット特徴ベクトル抽出の方法を用いて、各故障状況下のキルン電流の異なる周波数帯におけるエネルギー特徴を抽出した。抽出した特徴ベクトルをニューラルネットワークの入力とし、故障タイプを出力とし、確率的ニューラルネットワークを訓練し、故障分類を実現し、テストセットを設置してネットワーク学習効果に対してテストを行った。MatlabGUI故障診断インタフェイスを設計し,ロータリーキルン故障診断プラットフォームを構築し,サンプル波形レンダリング,特徴ベクトル抽出,故障診断,および解決策の機能を実現した。シミュレーションと実験結果は,提案したロータリーキルンの故障診断方法が実行可能であり,キルン故障の分類を実現し,良好な人間-コンピュータ相互作用を実現することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンピュータ ,  *故障 ,  *故障診断 ,  *ネットワーク ,  相互作用 ,  レンダリング ,  電流 ,  *窯炉 ,  *ニューラルネットワーク ,  エネルギー ,  インタフェイス ,  周波数帯
準シソーラス用語： *MATLAB ,  特徴ベクトル ,  *ロータリーキルン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (3件)： ウェーブレットニューラルネットワーク ,  ロータリーキルン ,  故障診断