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J-GLOBAL ID:202002253125368019   整理番号:20A0014882

最適化マルチカーネル関連ベクトル機械とファジィ情報造粒に基づく機械装置の性能劣化予測【JST・京大機械翻訳】

Performance degradation prediction of mechanical equipment based on optimized multi-kernel relevant vector machine and fuzzy information granulation
著者 (8件):
資料名:
巻: 151  ページ: Null  発行年: 2020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:
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ウェーブレットパケット情報エントロピーとマルチカーネル関連性ベクトルマシンに基づく操作条件評価と予測方法を,本論文における機械装置のために提案した。最初に,機械装置の振動信号をウェーブレットパケット分解の理論を用いて異なるスケールで高周波信号と低周波信号に分解した。周波数変化信号の複雑さと不規則性を,情報エントロピーによって表現した。次に,これらの構成された特性指標を,性能劣化予測のための関連性ベクトルマシンに入力した。最後に,実験で用いた2種類のローラ軸受を例として,この方法の有効性を検証した。結果は,機械装置の操作状態を評価するための提案方法が,ローラ軸受の操作状態を表す特性情報を完全に抽出できることを示した。それは,機械装置運転状態評価と予測のための新しい理論的で実用的なサポートを提供する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
軸受  ,  非破壊試験  ,  生体計測  ,  信頼性 

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