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J-GLOBAL ID：202202260023500458   整理番号：22A0997542

LTSAと深さ信頼ネットワークの遊星歯車箱の故障診断【JST・京大機械翻訳】

Planetary Gearbox Fault Diagnosis for LTSA and Deep Belief Network

著者 (2件)： Wang Jianguo (内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包頭 014000) ,  Liu Jitao (内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包頭 014000)
資料名： Jixie Sheji yu Zhizao  (Jixie Sheji yu Zhizao)
巻： 371  号： 1  ページ： 5-8  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3693A  ISSN： 1001-3997  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： 遊星歯車箱の振動信号次元が高く、従来の故障診断方法の識別精度が低いという問題に対して、局所接線空間配列アルゴリズム(Lo-calTangentSpaceAlignment)を提案した。LTSAと深さ信頼ネットワーク(DeepBeliefNetwork、DBN)の遊星歯車箱の故障診断方法。最初に,PCAアルゴリズムを用いて高次元データの固有次元を推定し,目標データの固有次元を決定した。次に,高次元データセットを,LTSAアルゴリズムに従って,目標データの固有次元によって縮小し,そして,試験集合および訓練集合を,分割した。最後に,訓練集合を用いてDBNモデルパラメータを訓練し,遊星歯車箱の故障同定モデルを得て,試験集合入力同定モデルを遊星歯車箱の故障同定に適用した。実験結果は,提案方法が高次元データの次元縮小を実現して,知的診断モデルの分類精度を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  振動 ,  *故障 ,  *ネットワーク ,  信号 ,  *故障診断 ,  精度 ,  モデル ,  集合 ,  次元 ,  パラメータ ,  同定 ,  次元縮小 ,  *遊星歯車
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  診断モデル ,  高次元データ ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 信頼 ,  遊星歯車 ,  故障診断