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J-GLOBAL ID：201902287850423080   整理番号：19A1183462

クラスタ収縮段階ごと直交マッチング追跡に基づく軸受故障診断【JST・京大機械翻訳】

Bearing fault diagnosis based on Cluster-contraction Stage-wise Orthogonal-Matching-Pursuit

著者 (3件)： Song Liu (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Yan Ruqiang (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Yan Ruqiang (School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 140  ページ： 240-253  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,故障情報抽出を支えるための新しいクラスタ縮小段階的直交マッチング(CcStOMP)アプローチを提案した。このアプローチは,クラスタ縮小機構を段階的直交マッチング(StOMP)アルゴリズムに追加し,原子探索の間に2回選択した原子をフィルターにかけて,サポートセットの条件数をより合理的にし,その結果,重量決定における病理学的方程式の改善を実現する。それは,良好なロバスト性で,急速な収束特性を維持しながら,スパース回復の精度を改善することができる。シミュレーションと実験研究の両方により,提案したCcStOMPアプローチはStOMPと比較してより正確にベアリング故障特徴成分を抽出でき,故障診断の精度を改善することを検証した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報抽出 ,  *マッチング ,  *直交性 ,  *故障診断 ,  *軸受 ,  ロバスト性 ,  *故障 ,  高速度 ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ ,  フィルタ
準シソーラス用語： 疎回復 ,  *直交マッチング追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラスタ収縮段階ごと直交マッチング追跡(CCSTOP)アルゴリズム ,  スパース表現 ,  k-最近傍(KNN) ,  軸受故障診断 ,  過渡特徴抽出

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラスタ ,  収縮 ,  段階 ,  直交マッチング追跡 ,  軸受 ,  故障診断