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J-GLOBAL ID：202002262203331597   整理番号：20A2085405

自動車ラジエータ冷却ファンシステムの状態監視への機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Approach to Condition Monitoring of an Automotive Radiator Cooling Fan System

著者 (3件)： Meena R. (Department of Electronics and Communication Engineering, Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Coimbatore, India) ,  Nair Binoy B. (Department of Electronics and Communication Engineering, Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Coimbatore, India) ,  Sakthivel N. R. (Department of Mechanical Engineering, Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Coimbatore, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 672  ページ： 1007-1020  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 内燃機関駆動自動車における放熱器冷却ファンアセンブリは,エンジンからの放熱器による熱排気が,周囲空気に安全に真空される事を確実にする。従って,このアセンブリの任意の誤動作は,エンジン自体の機能に有害である可能性がある。本論文では,自動車ラジエータ冷却ファンアセンブリにおける6つの操作条件をモニタし,検出する低コストの機械学習ベース技術を提示した。26の機械学習ベースのシステムを,それらの有効性のために経験的に評価した。結果は,提案した技術が98%以上の検出精度を有することを示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動車 ,  *放熱器 ,  排気 ,  有効性 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 操作条件 ,  *状態監視 ,  冷却送風機 ,  検出精度 ,  エンジン駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 放射装置 ,  冷却ファン ,  状態監視 ,  振動信号 ,  機械学習

分類 (4件)： 内燃機関一般  (PB02010R) ,  電装品  (QG03070C) ,  火花点火機関  (PB02020C) ,  送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自動車 ,  ラジエータ ,  冷却ファン ,  状態監視 ,  機械学習