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J-GLOBAL ID：202102237932699098   整理番号：21A0118961

Volterra周波数領域カーネルに基づく非線形スペクトルインテリジェントキャラクタリゼーション法を示した。【JST・京大機械翻訳】

An intelligent characterization method of nonlinear spectrum based on Volterra frequency domain kernel

著者 (4件)： Chen Lerui (西安交通大学机械制造系統工程国家重点実験室,陜西西安,710049) ,  Cao Jianfu (西安交通大学机械制造系統工程国家重点実験室,陜西西安,710049) ,  Hu Heyu (西安交通大学机械制造系統工程国家重点実験室,陜西西安,710049) ,  Wang Xiaoqi (西安交通大学机械制造系統工程国家重点実験室,陜西西安,710049)
資料名： Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban  (Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 51  号： 10  ページ： 2867-2875  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2798A  ISSN： 1672-7207  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Volterraカーネルに基づく非線形スペクトル計算の計算量と精度が低いという問題に照準を定めて,BPニューラルネットワークに基づく非線形スペクトルインテリジェントキャラクタリゼーション法を提案した。最初に,一般化周波数応答関数(GFRF)の振幅と出力周波数応答関数(OFRF)の振幅を,再帰法とバッチ最小二乗法によってそれぞれ推定した。次に,非線形スペクトル特性と組み合わせて,BPニューラルネットワーク設計指数として,BPニューラルネットワーク設計指数を用いて隠れた層のニューロン数を決定し,BPニューラルネットワークの強力な適合能力を用いて,各次数のスペクトル振幅を計算した。最後に,ロボット駆動システムのシミュレーション検証を行った。結果は以下を示した。従来の適応同定法と比較して,本方法は,実際の結果に最も近く,そして,計算速度は,73.30%増加し,そして,本方法は,複雑なシステムによるスペクトル計算のリアルタイム要求を満たすことができ,そして,非線形スペクトルに基づく故障診断のための正確なデータを提供することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  シミュレーション ,  ロボット ,  ニューロン ,  故障診断 ,  *スペクトル ,  駆動方式 ,  計算量 ,  計算機処理速度 ,  *周波数領域
準シソーラス用語： 実時間 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  スペクトル特性 ,  周波数応答関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  数値計算  (JE02000J) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 周波数領域 ,  カーネル ,  非線形