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J-GLOBAL ID：201902276341399332   整理番号：19A2014490

平滑反復オンライン支持張力機械アルゴリズムと電気自動車拡張範囲の故障診断における応用【JST・京大機械翻訳】

Smooth iteration online support tension machine algorithm and application in fault diagnosis of electric vehicle extended range

著者 (5件)： Xu Xiaowei (School of Automobile and Traffic Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Zhang Nan (School of Automobile and Traffic Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Yan Yunbing (School of Automobile and Traffic Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Qin Li (School of Automobile and Traffic Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Qian Feng (School of Automobile and Traffic Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： Advances in Mechanical Engineering  (Advances in Mechanical Engineering)
巻： 10  号： 12  ページ： 1687814018816563  発行年： 2018年 
JST資料番号： W5122A  ISSN： 1687-8140  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 広範囲の移動部品と複雑なアーキテクチャから得られる監視信号源の非線形で複雑な結合による距離拡張器電気自動車を記述するための正確な数学モデルを開発することは困難である。本研究において,著者らは滑らかな反復オンラインサポートテンソルマシンアルゴリズムを提案して,それをサポート高次テンソル機械とオンライン確率的勾配降下法と結合して,範囲指標の故障診断にそれを適用した。種々のアルゴリズム,サポートベクトルマシン,滑らかな反復オンラインサポートベクトルマシン,線形サポート高次テンソル機械,および滑らかな反復オンラインサポートテンソルマシンアルゴリズムを用いた4つの方法を採用して,診断精度とモデル学習時間を比較することによって範囲指標の故障サンプルを診断して分類した。滑らかな反復オンラインテンソルマシンに基づく故障診断法は,より高い精度,より短い学習時間,およびより少ない記憶空間を示した。実験結果に基づいて,電気自動車延長器の故障診断に滑らかな反復オンラインサポートテンソルマシンモデルを適用することは実行可能である。Copyright The Author(s) 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機アーキテクチャ ,  *電気自動車 ,  線形性 ,  サポートベクトルマシン ,  *故障 ,  *張力 ,  *故障診断 ,  *アルゴリズム ,  最急降下法 ,  監視信号 ,  テンソル ,  数学モデル
準シソーラス用語： 学習時間 ,  診断精度 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電気自動車の範囲拡大 ,  故障診断 ,  平滑反復オンラインサポートテンソルマシン ,  平滑反復オンラインサポートベクトルマシン

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 反復 ,  オンライン ,  支持 ,  張力 ,  アルゴリズム ,  電気自動車 ,  拡張 ,  故障診断 ,  応用