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J-GLOBAL ID：202002248546456062   整理番号：20A0121781

特徴生成と抽出プロセスによるスマート故障検出アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A smart fault-detection approach with feature production and extraction processes

著者 (2件)： Li Shih-Yu (Graduate Institute of Manufacturing Technology, National Taipei University of Technology, Taiwan) ,  Gu Kai-Ren (Department of Mechanical and Mechatronic Engineering, National Taipei University of Technology, Taiwan)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 513  ページ： 553-564  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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,特徴生産と抽出手順によるスマート故障検出手法を,産業用ボール軸受システムのために開発した。適切なパラメータを有する主要システムとデータ供給システムから成るカオス写像システムのセットを開発することによって,時間領域におけるボールベアリングから捕捉された種々の故障状態の振動信号を,特徴生産のためのカオス領域に数学的にマップすることができた。さらに,設計した特徴抽出プロセスを通して,4つの異なる故障状態の分類のために,関連するユークリッド特徴値(EFV)を得ることができた。性能調査のために,直径7mm,14mm,および21mmの3つの故障条件と0.011インチの深さを例示した。実験結果は,提案したスマート検出手法が,リアルタイムで異なる故障状態を同定するために有効で実行可能であることを示した。Copyright 2020 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： *故障 ,  *故障検出 ,  特徴抽出 ,  供給装置 ,  カオス ,  玉軸受
準シソーラス用語： 実時間 ,  振動信号 ,  時間領域 ,  カオス写像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 特徴生産 ,  カオスマッピング戦略 ,  スマートマシン

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 抽出プロセス ,  故障検出