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J-GLOBAL ID：202202245755906296   整理番号：22A0577675

HOSVD-HOALSハイブリッドアルゴリズムベース多次元特徴抽出による車両エンジンの故障診断法【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis method of vehicle engine via HOSVD-HOALS hybrid algorithm-based multi-dimensional feature extraction

著者 (5件)： Wang Wei (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Li Yan (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Song Yuling (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Song Yuling (Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Song Yuling (Shaanxi Key Laboratory of Agricultural Information Perception and Intelligent Services, Yangling, Shaanxi 712100, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 116  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 正確に診断するのが難しいエンジン故障は,車両の通常の走行に深刻な影響を与える。この問題を解決するために,HOSVD-HOALSハイブリッドアルゴリズムベースの多次元特徴抽出による新規故障診断方式を,車両エンジンのために提案した。最初に,サンプルデータ間の相関を保持するために,三次テンソルの形式を有する多重ソース信号ベースのエンジン状態サンプルを構築した。次に,構築したテンソルサンプルの高次元特性を分析することによって,Tucker分解を採用して,サンプルの次元縮小を実現した。同時に,高次特異値分解(HOSVD)と高次交互最小二乗法(HOALS)を結合して,ハイブリッドアルゴリズムを提案し,構築したテンソルサンプルの最適低次元コアテンソルと特徴を解明した。最後に,抽出した特徴に基づいて,誘導テンソルベースのK最近傍(K-NN)とファジィC平均(FCM)アルゴリズムを用いて,車両エンジンの故障パターンをそれぞれ認識した。研究結果は,HOSVD-HOALSハイブリッドアルゴリズムベースの多次元特徴抽出による故障診断の平均精度が96.25%に達し,主成分分析(PCA),HOSVD,HOALS,および直接テンソルサンプル方式によるものと比較して最高であり,故障診断に必要な計算時間は大いに短縮され,車両エンジンの故障診断のための理論的および技術的サポートを提供できることを示した。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： *アルゴリズム ,  テンソル ,  *故障 ,  *故障診断 ,  *特徴抽出 ,  分解 ,  多重化 ,  *高次元 ,  主成分分析 ,  次元縮小 ,  曖昧さ ,  特異値分解
準シソーラス用語： *ハイブリッドアルゴリズム ,  低次元 ,  交互最小二乗法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エンジン故障診断 ,  三次テンソル ,  多次元特徴抽出 ,  ハイブリッドアルゴリズム

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイブリッドアルゴリズム ,  多次元 ,  特徴抽出 ,  車両エンジン ,  故障診断