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J-GLOBAL ID：202002276310639137   整理番号：20A0513965

時間遅れ座標系による埋め込みを用いた振動時系列の位相的データ解析

Topological data analysis of vibration time series with delay embedding method

著者 (5件)： 寺内恒輝 (大阪市大 大学院工学研究科) ,  林和則 (大阪市大 大学院工学研究科) ,  林和則 (理研 革新知能総合研究セ) ,  DI Jing (住友電気工業) ,  岡田洋侍 (住友電気工業)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 395(RCC2019 70-76)  ページ： 23-28  発行年： 2020年01月20日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究は回転機械から加速度センサを通して得られる振動時系列データを元に回転機械の軸受消耗部品の故障判定を行うことを目的とし,振動時系列データに対してカオス時系列解析の手法の一つである時間遅れ座標系への変換を行った後,パーシスステントホモロジーを用いた位相的データ解析を行うことで,軸受部品の交換前後の振動時系列の識別を行う問題について考える.本稿では,時間遅れ座標系に変換する際のパラメータの一つである遅延時間を元データと時間遅れ座標系に変換したデータとの間の相互情報量によって決定する手法について検討し,実データに対して提案手法を適用したときの正答率を評価することでその決定法の有効性について議論する.(著者抄録)

シソーラス用語： 時系列 ,  *故障診断 ,  *回転機械 ,  データ解析 ,  速度センサ ,  ホモロジー ,  加速度センサ ,  時系列データ
準シソーラス用語： カオス時系列 ,  パーシステントホモロジー

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

引用文献 (9件)：

• Ippei Obayashi, Yasuaki Hiraoka, and Masao Kimura. Per-sistence diagrams with linear machine learning models. Journal of Applied and Computational Topology, Vol. 1, pp. 421-449, May 2018.
• Shafie Gholizadeh and Wlodek Zadrozny. A short survey of topological data analysis in time series and systems analysis. CoRR, Vol. abs/1809.10745, Oct 2018.
• 寺内恒輝,林和則,狄靖,岡田洋侍.パーシステントホモロジーを用いた振動時系列データ解析.電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 119, No. 58, pp. 47-52, may 2019.
• Luis Antonio Aguirre. A nonlinear correlation function for selecting the delay time in dynamical reconstructions. Physics Letters A, Vol. 203, No. 2, pp. 88-94, 1995.
• A.M. Albano, A. Passamante, and Mary Eileen Farrell. Us-ing higher-order correlations to define an embedding win-dow. Physica D: Nonlinear Phenomena, Vol. 54, No. 1, pp. 85-97, 1991.

タイトルに関連する用語 (6件)： 時間遅れ ,  座標系 ,  埋め込み ,  時系列 ,  位相 ,  データ解析