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J-GLOBAL ID：202102264513108060   整理番号：21A2123145

適応多様体埋込み動的分布アラインメントに基づく軸受故障診断【JST・京大機械翻訳】

Bearing fault diagnosis based on adaptive manifold embedded dynamic distribution alignment

著者 (6件)： Shen Zhangqing (蘇州大学軌道交通学院 蘇州215131) ,  Lei Piao (蘇州大学軌道交通学院 蘇州215131) ,  Feng Yixiong (浙江大学流体動力与机電系統国家重点実験室 杭州310027) ,  Huang Weiguo (蘇州大学軌道交通学院 蘇州215131) ,  Jiang Xingxing (蘇州大学軌道交通学院 蘇州215131) ,  Zhu Zhongkui (蘇州大学軌道交通学院 蘇州215131)
資料名： Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao  (Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao)
巻： 35  号： 2  ページ： 33-40  発行年： 2021年 
JST資料番号： C2677A  ISSN： 1000-7105  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： 知的故障診断技術は,機械装置の安全運転を効果的に保証することができ,従来の軸受故障診断は,通常,標識のソース領域と非標識のターゲット領域データが同じ分布に従うと仮定する。しかし、実際の診断場面において、軸受データの条件分布とエッジ分布は常に同分布仮説を満たさない。さらに,オリジナルのユークリッド空間で適応分布アラインメントを実行するとき,特徴的歪みは除去できず,故障診断性能に影響する。多様体特徴学習と動的分布アラインメントを有する適応軸受故障診断モデルを提案して,上記の問題を解決した。まず、グラスマン多様体において測地線流式核を構築し、軸受故障情報に関連する固有多様体特徴表現を抽出し、データ特徴のねじれを避けた。次に,A-distanceによって,多様体特徴の条件分布およびエッジ分布を動的に評価するために,交差領域適応因子を定義した。最後に,構造リスク最小化の原理に基づき,交差ドメイン分類装置を反復的に解き,次に,ターゲット領域のサンプルラベルを予測した。複数の指標の実験分析を通じて、このモデルは有効に特徴のねじれを回避でき、また、動的重みを用いてクロスドメインデータの条件分布とエッジ分布の相対的重要性を調整し、提案方法の有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  *多様体 ,  学習 ,  *故障 ,  *軸受 ,  分類装置 ,  *故障診断 ,  測地線 ,  Euclid空間 ,  ねじり変形 ,  有効性 ,  Grassmann多様体
準シソーラス用語： 特徴表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  機械工学一般  (QA01010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 適応 ,  多様体 ,  埋込み ,  分布 ,  アラインメント ,  軸受 ,  故障診断