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J-GLOBAL ID：202102245791143508   整理番号：21A0743969

MG-300/700-WD採炭機切断機構故障診断システムの最適設計【JST・京大機械翻訳】

Optimization Design of Fault Diagnosis System for Cutting Machine of Continuous Mining Machine

著者 (1件)： Li Jiajie (陽煤集団寿陽開元鉱業有限責任公司,山西寿陽,045400)
資料名： Jixie Guanli Kaifa  (Jixie Guanli Kaifa)
巻： 35  号： 3  ページ： 119-121  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4471A  ISSN： 1003-773X  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： 採炭機故障検出におけるニューラルネットワークシステムの応用に基づき,ある鉱MG-300/700-WD採炭機切断機構故障診断システムを例として,監視データ準備と本論文のニューラルネットワークモデル構築プロセスを簡単に紹介した。異なる整合閾値におけるニューラルネットワークの訓練過程における許容誤差の必要な訓練回数と故障診断効果を比較することによって、ニューラルネットワーク故障検出モデル構造における整合閾値qの値を最適化選択し、最適マッチング閾値はq=0.43であると確定した。研究結果は、採炭機切断減速器箱の故障予測と診断の正確性を確保し、作業面の生産効率を高める。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  公差 ,  減速装置 ,  *最適設計 ,  *故障診断 ,  ニューラルネットワーク ,  故障検出
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  採炭機械 ,  生産効率 ,  故障予知 ,  データ準備 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 反応操作(単位反応)  (XE01040I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 採炭機 ,  故障診断 ,  最適設計