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J-GLOBAL ID：201902230121730179   整理番号：19A0527557

人工神経回路網に基づく自動エンコーダを用いた機械装置の早期故障検出【JST・京大機械翻訳】

Machinery equipment early fault detection using Artificial Neural Network based Autoencoder

著者 (3件)： Dwiputranto Teguh Handjojo (Department of Electrical Information Engineering, Universitas Gadjah Mada, Jogjakarta, Indonesia) ,  Setiawan Noor Akhmad (Department of Electrical Information Engineering, Universitas Gadjah Mada, Jogjakarta, Indonesia) ,  Aji Teguh Bharata (Department of Electrical Information Engineering, Universitas Gadjah Mada, Jogjakarta, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICST  ページ： 66-69  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械装置の早期故障検出はまだオープンな課題である。本論文の目的は,機械装置の早期故障検出を実行するために実装されたパラメトリック法人工ニューラルネットワークベースAutoエンコーダを導入することである。次に,本方法の性能を,類似性ベースモデリングと呼ばれる最新の非パラメトリック法の産業状態のものと比較した。比較は,人工と実際の事例データセットの両方に関する実行結果を分析することによって行われる。根平均二乗誤差(RMSE)を適用して性能を測定した。この研究の結果に基づいて,これらの方法の両方はパターン認識を行うのに有効であり,データ異常を同定することができるか,またはこの場合には故障同定である。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障検出 ,  ノンパラメトリック法 ,  *ニューラルネットワーク ,  *故障 ,  パターン認識 ,  モデリング ,  類似性 ,  *符号器
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  パラメトリック法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工神経回路網 ,  エンコーダ ,  機械装置 ,  早期 ,  故障検出