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J-GLOBAL ID：201902244023140246   整理番号：19A2179007

特徴生成と抽出の手順による新しいスマート故障診断法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Smart Fault-Diagnosis Method with Procedures of Feature Productions and Extractions

著者 (3件)： Li Shih-Yu (Graduate Institute of Manufacturing Technology, National Taipei University of Technology, Taipei, Taiwan) ,  Gu Kai-Ren (Department of Mechanical and Mechatronic Engineering, National Taipei University of Technology, Taiwan) ,  Chen Chin-Sheng (Distinguished Professor with Graduate Institute of Automation Technology and Director, Chicony & Taipei Tech Laboratory, National Taipei University of Technology, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICARM  ページ： 268-273  発行年： 2019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： 本論文では,カオスシステムの特性とマッピングを利用し,回転要素軸受の正常および異常状態に対する高効率で正確な同定戦略を提供する,新しいスマートなタイミング監視故障診断法を設計した。過去において,多くの技術とアプローチを最初に実行対象で記録されたデータに適用して,次に,特徴を手動で抽出して,生データにおいて選択して,正確に特性を得るために,統計的方法もデータ解析のために必要であった。本論文では,実験データの鍵となる特徴を明らかにするために,数学的にカオス的に写像されるべき特徴を持つスマートマシンを設計した。さらに,本論文で構築した適切な特徴生産と抽出方法を適用することによって,例えば,ユークリッド特徴値(EFV),K平均値(kFV)などを,正常および異常範囲特徴値(FV)の時間的監視と,スマート故障診断のための回転要素軸受システムに適用した。実験結果は,提案した方法が実用レベルの性能を有し,正常状態と異常状態の間の高精度分類率を達成できることを示した。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： 統計的方法 ,  軸受 ,  カオス ,  データ解析 ,  *診断 ,  *故障 ,  無秩序系 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 高精度 ,  生データ ,  高効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 手順 ,  故障診断