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J-GLOBAL ID：202202229900577563   整理番号：22A1165011

統計的特徴を用いたナイーブBayesアプローチによる自動車ギアボックスの状態監視の評価【JST・京大機械翻訳】

An Assessment on Condition Monitoring of Automobile Gearbox through Naieve Bayes Approach using Statistical Features

著者 (5件)： Dhanraj Joshuva Arockia (Hindustan Institute of Technology and Science,Department of Mechanical Engineering,Chennai,Tamil Nadu,India) ,  Sangeethalakshmi K. (R.M.K. College of Engineering and Technology,Department of ECE,Puduvoyal) ,  Kumar T. Senthil (GRT Institute of Engineering and Technology,Department of ECE,Tiruttani) ,  Nagarajan P. (Rajalakshmi Institute of Technology,Department of CCE,Chennai,Tamilnadu,India) ,  Bharathi P. Shyamala (SIMATS Chennai,Saveetha School of Engineering,Department of ECE,Tamilnadu,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 656-661  発行年： 2022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： 歯車列を電力伝送用デバイスに用いた。ギアボックスは欠陥になり,摩耗と引裂きプロセスのため,ユニットを振動させるノイズを生じる。振動と音の周波数も摩耗と引裂きの増加と共に増加し,歯車は特定の用途に不適当である。歯車列の状態は,それが新しいものによって置換される前に知るのに重要である。本論文は,分類モデルによって列車の状態を分類するために機械学習方式を使用した。研究を,生振動信号を収集し,有意な統計的特性を抽出し,J48分類により有意な特徴を選択した,Triumph Heraldの実験室セットアップで行った。特徴をNaive Bayesの分類に分類した。選択した特徴の分類のために,時間複雑性は0.15sであり,最大精度は96.75%であった。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： 雑音 ,  摩耗 ,  *自動車 ,  音響 ,  送電 ,  *歯車箱 ,  機械学習
準シソーラス用語： 速度列 ,  複雑性 ,  *状態監視 ,  Naive Bayes ,  振動信号 ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 統計的特徴 ,  自動車 ,  ギアボックス ,  状態監視 ,  評価