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J-GLOBAL ID：202002213528766566   整理番号：20A0815278

転がり軸受故障診断のためのスパース表現ベース分類【JST・京大機械翻訳】

Sparse representation-based classification for rolling bearing fault diagnosis

著者 (3件)： Liu Yicai (Wuhan Business University,Department of Mechatronics Engineering and Automotive Services,Wuhan,China) ,  Yu Fajun (Zhongyuan University of Technology,School of Electronic and Information Engineer,Zhengzhou,China) ,  Gao Jun (Wuhan Business University,Department of Mechatronics Engineering and Automotive Services,Wuhan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CAC  ページ： 3058-3061  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： 転がり要素軸受は重要であるが,回転機械のための容易に損傷可能な部品でもある。本論文では,転がり軸受に対する故障診断の方法において,スパース表現ベース分類を導入した。この方法では,ウェーブレットパケット変換とFisher識別基準を用いて,サンプル特徴辞書を構築した。それは,スパース係数のL1ノルムに対する再構成誤差の最小比に従って,スパース係数を得て,故障を診断するために,直交マッチングPursuitアルゴリズムを利用した。その性能を,故障軸受振動信号の試験において実証し,そして,その優位性を,サポートベクトルマシンのような他の分類ベースの診断方法との比較を通して,さらに検証した。Copyright 2020 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： *故障診断 ,  アルゴリズム ,  再構成 ,  回転機械 ,  *軸受 ,  *転がり軸受 ,  直交性 ,  *故障 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 振動信号 ,  L1ノルム ,  ウェーブレットパケット変換 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 転がり軸受 ,  故障診断 ,  スパース表現 ,  分類