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J-GLOBAL ID：201902230176259229   整理番号：19A1993429

ウェーブレットニューラルネットワークに基づく旋耕装置の機械的故障診断研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Mechanical Fault Diagnosis of Rotary Tiller Based on Wavelet Neural Network

著者 (1件)： Guo Qingjun (重慶建筑工程職業学院,重慶,400072)
資料名： Nongji Hua Yanjiu  (Nongji Hua Yanjiu)
巻： 41  号： 9  ページ： 194-198,232  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3733A  ISSN： 1003-188X  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： 最初に,ウェーブレット変換の原理と故障検出における優位性を紹介した。次に,3層ウェーブレットニューラルネットワークモデルを採用して,機械故障診断モデルを確立した。最後に,回転装置故障特性,故障固有ベクトルの抽出,およびウェーブレットニューラルネットワークモデルの構築および訓練によって,ウェーブレットニューラルネットワークに基づく機械故障診断モデルを,実現し,そして,回転装置の機械的故障診断を,リアルタイムで完成することができた。検証と分析を通じて、診断システムの実行可能性と正確性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ウェーブレット変換 ,  故障検出 ,  固有ベクトル ,  *診断 ,  *故障
準シソーラス用語： 正確性 ,  診断システム ,  実時間 ,  診断モデル ,  機械故障 ,  *ウェーブレットニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレットニューラルネットワーク ,  機械的故障 ,  診断 ,  研究