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J-GLOBAL ID：202102218327191579   整理番号：21A1228900

改良変分モード分解と粒状計算法による切削工具状態監視【JST・京大機械翻訳】

Cutting Tool Condition Monitoring with an Improved Variational Mode Decomposition and Granular Computing Method

著者 (3件)： Yan Jihong (Harbin Institute of Technology, China) ,  Wang Xiaofeng (Harbin Institute of Technology, China) ,  Lu Lei (Harbin Institute of Technology, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICIT 2020  ページ： 164-168  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 機械条件モニタリングは機械システムの健康管理のために重要であり,効率的特徴選択技術はモニタリングのためのモデル性能を促進するであろう。本論文は,改良変分モード分解(VMD)と粒状コンピューティング法に基づく条件健康監視のための新しい方法を提案した。特異エントロピー増分(SEI)を用いて,VMD法に対する固有モード関数(IMF)のモード分解数を最適化し,次に,粒状計算法を用いて,高次元データセットから最適特徴部分集合を選択した。開発した方法を用いて連続切削プロセスの健康状態を評価し,この方法を切削工具健康監視のための経験的モード分解(EMD)と比較した。実験結果は,提案方法が最適特徴集合で高い分類精度を達成することができ,この方法が機械システムの工具摩耗条件監視の応用に有望であることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  最適化 ,  *変分法 ,  *切削工具 ,  工具摩耗 ,  特徴選択 ,  健康管理
準シソーラス用語： 健康調査 ,  健康状態 ,  分類精度 ,  *状態監視 ,  経験的モード分解 ,  *モード分解 ,  高次元データ ,  固有モード関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 粒状計算 ,  特異エントロピー増加 ,  工具摩耗状態監視 ,  変分モード分解

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 変分 ,  モード分解 ,  計算法 ,  切削工具 ,  状態監視