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J-GLOBAL ID：202102242405780829   整理番号：21A0673097

グラフでモデル化した統計的時間領域特徴を用いた機械速度状態監視【JST・京大機械翻訳】

Machine Speed Condition Monitoring using Statistical Time-Domain Features Modeled with Graph

著者 (4件)： Ye Xinlai (Shandong University,Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacturing of MOE National Demonstration Center for Experimental Mechanical Engineering Education School of Mechanical Engineering,Jinan,China) ,  Wen Xin (Shandong University,Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacturing of MOE National Demonstration Center for Experimental Mechanical Engineering Education School of Mechanical Engineering,Jinan,China) ,  Zhu Zhenjie (Shandong University,Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacturing of MOE National Demonstration Center for Experimental Mechanical Engineering Education School of Mechanical Engineering,Jinan,China) ,  Lu Guoliang (Shandong University,Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacturing of MOE National Demonstration Center for Experimental Mechanical Engineering Education School of Mechanical Engineering,Jinan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SDPC  ページ： 76-81  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 産業機械のための速度条件モニタリングの最も重要な部分は,動的運転状態における構造変化を見つけることである。既存の検出法は,主に,収集操作信号の時間領域または周波数領域分析に依存し,変化を検出する。本論文において,時間領域特性と構造グラフ類似性を,動的速度条件を検出するために組み合わせた。条件信号に対して,まずそれを時系列セグメントに分割した。第二に,各セグメントからの統計的特徴を抽出し,グラフとしてモデル化して,機械速度条件の動的挙動を特徴付けた。30の判定基準に基づく一般的仮説テストは,最終的に変化決定を作るために使用した。実験装置に基づいて提案した方法を調べた。実験結果は,時間領域特性と比較して,精度とF_scoreが10%以上改善され,著者らの方法の有効性を示した。Copyright 2021 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： *仮説検定 ,  検出法 ,  産業機械 ,  類似性 ,  有効性 ,  判定基準
準シソーラス用語： *状態監視 ,  動的挙動 ,  構造変化 ,  *時間領域 ,  周波数領域解析 ,  運転状態 ,  操作シグナル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： グラフ ,  モデル化 ,  統計 ,  時間領域 ,  状態監視