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J-GLOBAL ID：202102213674925982   整理番号：21A0299993

畳込みブロック注意モジュールの畳込みニューラルネットワークに基づく転がり軸受の故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on Convolutional Neural Network of Convolutional Block Attention Module

著者 (3件)： Wang Chaoqun (School of Electrical engineering, Shanghai Dianji University, Shanghai, China) ,  Li Binbin (School of Electrical engineering, Shanghai Dianji University, Shanghai, China) ,  Jiao Bin (School of Electrical engineering, Shanghai Dianji University, Shanghai, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1732  号： 1  ページ： 012045 (7pp)  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 転がり軸受の故障診断における不十分な包括的特徴抽出の問題を目的として,本論文は畳込みブロック注意モジュール(CBAM)に基づく畳込みニューラルネットワーク(CNN)の故障診断モデルを提案した。モデルは,CNNを接合するためにプール層の代わりにCBAMを使用し,次に,故障タイプ同定を実現して,転がり軸受の故障診断を完了するために,完全接続層に輸出する。実験は,この方式の精度が99.94%であり,いくつかの他の方法との比較がこの方式の有効性を証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  *故障 ,  *転がり軸受 ,  *故障診断 ,  特徴抽出 ,  有効性 ,  *畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 畳込み ,  注意 ,  モジュール ,  畳込みニューラルネットワーク ,  転がり軸受 ,  故障診断