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J-GLOBAL ID：201902210954436559   整理番号：19A0487955

単一センサによるハイブリッド定常部分空間解析と最小二乗サポートベクトルマシンを用いた数値制御工作機械の故障診断【JST・京大機械翻訳】

Numerical Control Machine Tool Fault Diagnosis Using Hybrid Stationary Subspace Analysis and Least Squares Support Vector Machine with a Single Sensor

著者 (4件)： Gao Chen (College of Mechanical and Electrical Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China) ,  Xue Wei (College of Mechanical and Electrical Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China) ,  Ren Yan (College of Mechanical and Electrical Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China) ,  Zhou Yuqing (College of Mechanical and Electrical Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 4  ページ： 346  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 数値制御(NC)機械における工具故障診断は,製造品質の確保において重要な役割を果たす。しかしながら,ツール故障診断の現在の方法は精度が不足している。したがって,本論文では,単一センサのみを用いた定常部分空間解析(SSA)と最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)に基づいて,故障診断法を提案した。最初に,SSAを用いて,単一センサによって観測された振動信号の次元が位相空間再構成技術によって拡大された後に,非依存性を必要とせず,ソース信号の事前情報なしで,多次元信号から定常および非定常ソースを抽出した。次に,非定常源に対する時間-周波数領域における10の無次元パラメータを計算し,LS-SVMを訓練するためのサンプルを生成した。最終的に,未知の状態のツールからの測定された振動信号とそれらの非定常ソースを,訓練されたSVMのための試験サンプルとして機能するためにSSAによって分離した。実験的検証は,提案方法がLS-SVM単独,主成分分析およびLS-SVMまたはSSAと線形判別分析に基づく3つの以前の方法より良い診断精度を有することを実証した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *センサ ,  位相空間 ,  *数値制御 ,  再構成 ,  高次元 ,  *故障診断 ,  品質 ,  周波数領域 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 診断精度 ,  線形判別分析 ,  非定常性 ,  事前知識 ,  振動信号 ,  *最小二乗-サポートベクトルマシン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 定常部分空間解析 ,  最小二乗サポートベクトルマシン ,  NC機械 ,  工具故障診断

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

引用文献 (39件)：

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タイトルに関連する用語 (4件)： 空間解析 ,  最小二乗サポートベクトルマシン ,  数値制御工作機械 ,  故障診断