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J-GLOBAL ID：201902214383290025   整理番号：19A2679206

ミル負荷パラメータ予測のためのマルチソース多成分機械信号を用いた二層最適化選択情報融合【JST・京大機械翻訳】

Dual-layer optimized selective information fusion using multi-source multi-component mechanical signals for mill load parameters forecasting

著者 (8件)： Tang Jian (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Tang Jian (Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System, Beijing 100124, China) ,  Qiao Junfei (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Qiao Junfei (Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System, Beijing 100124, China) ,  Liu Zhuo (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeaster University, Shenyang 110004, China) ,  Sheng Ning (Automation and Electronic Engineering Academy, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266042, China) ,  Yu Wen (Departamento de Control Automatico, CINVESTAV-IPN (National Polytechnic Institute), Mexico City 07360, Mexico) ,  Yu Gang (State Key Laboratory of Process Automation in Mining & Metallurgy, Beijing 102600, China)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 135  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ボールミルは研削に必要な重機械装置である。ミル負荷パラメータ(MLP)は生産経済指標とプロセス安全性に関連する。ボールミルの機械的信号を用いて,ドメインエキスパートによりMLPを推定した。しかし,それらは,人間の制限のために,ある時間において効果的に身近なミルを推定することができる。新しい二重層最適化選択情報融合を,MLP予測(MLPF)のためのドメインエキスパートのミル機械的信号と認知挙動の特性の解析に基づいて提案した。多成分機械的信号適応分解に基づくアンサンブル構築戦略を用いて,カーネル部分最小二乗(KPLS)を用いて候補サブモデルを構築した。二重層最適化戦略を提案して,最適化アンサンブルサブモデルとそれらの係数を有する選択的集合(SEN)KPLS(SENKPLS)を構築して,このように,予測精度と多様性の間のトレードオフを暗黙的に実現した。SENKPLSに基づくMLPFモデルを,シミュレーション領域専門家の聴覚認識プロセスの観点から,選択的融合マルチソースマルチスケール周波数スペクトル情報によって構築した。結果は,提案した戦略が他の最先端の方法より良い予測結果を得ることができることを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 研削 ,  *パラメータ推定 ,  ボールミル ,  *最適化 ,  聴覚 ,  *予測 ,  部分最小二乗法 ,  安全性 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 周波数スペクトル ,  予測精度 ,  二重層 ,  経済指標 ,  *情報フュージョン ,  *二層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： カーネル部分最小二乗(KPLS) ,  選択アンサンブル(SEN)法 ,  機械信号適応分解 ,  マルチソースマルチスケール周波数スペクトル ,  ミル負荷パラメータ予測(MLPF)

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  歯車,歯車装置  (QB01060O)

タイトルに関連する用語 (7件)： ミル ,  パラメータ予測 ,  マルチ ,  ソース ,  二層 ,  最適化 ,  情報融合