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J-GLOBAL ID：201902278706146528   整理番号：19A1366335

パーシステントホモロジーを用いた振動時系列データ解析

Vibration time series analysis using persistent homology

著者 (5件)： 寺内恒輝 (大阪市大 大学院工学研究科) ,  林和則 (大阪市大 大学院工学研究科) ,  林和則 (理研 革新知能総合研究セ) ,  DI Jing (住友電気工業) ,  岡田洋侍 (住友電気工業)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 58(RCC2019 1-10)  ページ： 47-52  発行年： 2019年05月22日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,加速度センサを通して得られる回転機械の振動時系列データを用いて消耗部品の故障診断を行うために,位相的データ解析の手法を用いたパーシステントホモロジーによるデータ解析手法を提案し,実データに適用することでその有効性を明らかにする.(著者抄録)

シソーラス用語： 回転機械 ,  ホモロジー ,  *機械振動 ,  時系列 ,  データ ,  *データ解析 ,  交換 ,  *故障診断 ,  有効性 ,  時系列データ
準シソーラス用語： カオス時系列 ,  パーシステントホモロジー ,  部品取替

分類 (2件)： その他の機械要素  (QB01120F) ,  その他のシステムプログラミング  (JD03070M)

引用文献 (11件)：

• P.J. Tavner. Review of condition monitoring of rotat-ing electrical machines. IET Electric Power Applications, Vol.2, pp.215-247(32), July 2008.
• Ippei Obayashi, Yasuaki Hiraoka, and Masao Kimura. Per-sistence diagrams with linear machine learning models. Journal of Applied and Computational Topology, Vol.1, pp.421-449, May 2018.
• Marian Gidea and Yuri Katz. Topological data analysis of financial time series: Landscapes of crashes. Physica A: Sta-tistical Mechanics and its Applications, Vol.491, pp.820-834, Sep 2017.
• L. M. Seversky, S. Davis, and M. Berger. On time-series topological data analysis: New data and opportunities. IEEE, pp.1014-1022, June 2016.
• Shafie Gholizadeh and Wlodek Zadrozny. A short survey of topological data analysis in time series and systems analysis. CoRR, Vol.abs/1809.10745, Oct 2018.

タイトルに関連する用語 (3件)： パーシステントホモロジー ,  時系列データ ,  解析