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J-GLOBAL ID：202202216511635268   整理番号：22A0779997

免疫にヒントを得たハイブリッド故障診断とコンフリクト解決【JST・京大機械翻訳】

Immunity Inspired Hybrid Fault Diagnosis and Conflict Resolution

著者 (4件)： Abid Anam (Department of Mechatronics Engineering, University of Engineering and Technology, Peshawar, Pakistan) ,  Khan Muhammad (Department of Mechatronics Engineering, University of Engineering and Technology, Peshawar, Pakistan) ,  Iqbal Javaid (School of Mechanical and Manufacturing Engineering, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  de Silva Clarence (Department of Mechanical Engineering, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada)
資料名： IEEE/ASME Transactions on Mechatronics  (IEEE/ASME Transactions on Mechatronics)
巻： 27  号： 1  ページ： 440-451  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0894A  ISSN： 1083-4435  CODEN： IATEFW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,産業機械のためのハイブリッド故障診断(FD)法を開発した。この方法は,信号のモデルおよびマルチドメイン特徴から信頼できる情報の特徴を考慮し,知的処理技術の能力を最適に組み込む。この手法は多層生物学的免疫システムによって触発され,一般化(非特異的)と特殊化FDサブシステムから成る。最初に,遺伝的アルゴリズム最適化人工免疫システム技術を提示して,それはマルチスペクトルシステム特性を抽出して,知的故障検出のために低次元特徴を選択するために信号処理を使用した。第2に,適応閾値ベースの故障検出と故障識別のための故障重症度指数を組み込んだシステム同定手法を採用した。開発したハイブリッドFD技法は,非特異的インテリジェント故障検出と特異的モデルベースFDの相乗ベース協調アプローチのために採用する。特に,2つの方法のデータ並列演算を分析し,不完全なデータセット知識とモデル不一致の場合に,改良と信頼できるFDを達成するために,包括的自己評価ベースコンフリクト分解機構を組み込んだ。FDにおける開発した方法の有効性を,壊れた回転子と軸受故障を有するシステムを用いて評価した。Copyright 2022 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： 最適化 ,  *故障 ,  システム ,  システム同定 ,  回転子 ,  軸受 ,  *故障診断 ,  信号処理 ,  故障検出 ,  システム特性 ,  並列演算 ,  モデル ,  有効性 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 軸受  (QB01020W) ,  電動機  (NB07030U) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 免疫 ,  ヒント ,  故障診断 ,  コンフリクト