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J-GLOBAL ID：202202229140872996   整理番号：22A1112060

DWTベース適応ニューロファジィ推論システムによるロータ軸受システムにおける亀裂検出法【JST・京大機械翻訳】

Crack detection methodology in rotor bearing system by DWT based adaptive neuro-fuzzy inference systems

著者 (2件)： Babu Rao K. (Department of Design & Automation, School of Mechanical Engineering, Vellore Institute of Technology, Vellore 632014, India) ,  Mallikarjuna Reddy D. (Department of Design & Automation, School of Mechanical Engineering, Vellore Institute of Technology, Vellore 632014, India)
資料名： Applied Acoustics  (Applied Acoustics)
巻： 192  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0559A  ISSN： 0003-682X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高速ロータの条件監視におけるデータベースの機械学習法は,近年コンピュータの計算速度の増加のため,より重要性を増している。機械学習法は,訓練されたデータの方法論と真実性に基づいて,より正確にシステムの挙動を分析,予測することができる。提案した研究は,離散ウェーブレット変換(DWT)と適応ニューロファジィ推論システム(ANFIS)に基づく回転子におけるデータベースの亀裂検出技術である。DWTベースのANFISを用いて,開放亀裂を有する回転子の応答を雑音除去した。DWT雑音情報を用いて信号を雑音除去するためにANFISを効果的に訓練し,検証するための方法論を提案した。ANFIS脱ノイズ応答に関するDWTの詳細-1を用いて,オーバーハングロータにおける亀裂の位置と重大性を同定した。ANFIS雑音除去応答のDWT詳細-1係数から亀裂位置と亀裂深さを同定するために,2つの別々のANFISを提案した。提案したDWTベースANFISは,3.96×10-8の二乗平均平方根誤差(RMSE)を持つ信号を雑音除去し,RMSEが0.1656の亀裂位置を検出し,RMSEが1.321の亀裂深さを検出した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *亀裂 ,  雑音 ,  データベース ,  *軸受 ,  計算機処理速度 ,  コンピュータ ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  ウェーブレット変換 ,  雑音除去
準シソーラス用語： 亀裂深さ ,  離散ウェーブレット変換 ,  亀裂検出 ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  オーバハング ,  *ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ノイズ除去 ,  開放亀裂 ,  DWT ,  ANFIS ,  オーバーハングロータ ,  操作たわみ形状

分類 (1件)： 水中音響応用  (BB03090U)

タイトルに関連する用語 (7件)： DWT ,  適応 ,  ニューロファジィ ,  推論 ,  ロータ ,  軸受 ,  亀裂検出