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J-GLOBAL ID：202002287079837921   整理番号：20A0266724

部分集合局所特性スケール分解による改良固有マルチスケールファジィエントロピーを用いた新しい故障検出方式【JST・京大機械翻訳】

A Novel Fault Detection Scheme Using Improved Inherent Multiscale Fuzzy Entropy With Partly Ensemble Local Characteristic-Scale Decomposition

著者 (3件)： Luo Songrong (Hunan Provincial Cooperative Innovation Center for the Construction and Development of Dongting Lake Ecological Economic Zone, Changde, China) ,  Yang Wenxian (School of Engineering, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, U.K.) ,  Luo Youxin (Hunan Provincial Cooperative Innovation Center for the Construction and Development of Dongting Lake Ecological Economic Zone, Changde, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 6650-6661  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 現在,マルチスケールファジィエントロピーは,動的時系列に対する複雑さの優れた測度であることが検証されている。しかしながら,実用化で収集された短時間時系列に使用するとき,従来のマルチスケールファジィエントロピーは,未定義または信頼できない値をもたらす可能性がある。本研究では,移動平均ベースのマルチスケールファジィエントロピー(MA_MFE)と呼ばれる改良マルチスケールファジィエントロピーを,最初に,短期時系列の複雑性を特性化するために提示した。MA_MFEアルゴリズムは,既存の手法の手順においてサンプルを短くする問題を克服するために,より多くのテンプレートベクトルをうまく作り出すことができる。白色雑音信号と1/f雑音信号の両方に対する解析実験を行い,結果はMA_MFE法が短期データセットに対してより効果的であることを示した。次に,新しい故障検出方式を開発した。背景雑音を低減するために非局所平均アプローチを用いた後,非定常振動信号を新しく開発された時間-周波数信号解析法-部分集合局所特性スケール分解(PELCD)によりいくつかの固有スケール成分(ISC)に分解した。より高い相関係数を有するISCを新しい信号に再構成するために用いて,固有のMA_MFEを抽出して,収集した振動信号の複雑性を定量化した。最後に,多重SVMと改良可変予測モデルベースのクラス識別(VPMCD)を,故障検出を達成するための小サンプル分類器として採用した。2つの実験を行った。それらは,回転機械における重要な要素としての転がり軸受と油圧システムにおける典型的な往復機械としてのピストンポンプを含んだ。比較結果は,提案した故障検出方式がより効果的で信頼できて,リアルタイムオンライン故障検出に適していることを示した。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： 油圧システム ,  測度 ,  1/f雑音 ,  アルゴリズム ,  往復機械 ,  多重化 ,  ピストンポンプ ,  相関係数 ,  *故障検出 ,  キャラクタリゼーション ,  転がり軸受 ,  ベクトル ,  再構成 ,  白色雑音 ,  *部分集合

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 部分集合 ,  スケール ,  分解 ,  固有 ,  故障検出