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J-GLOBAL ID：202202263682455400   整理番号：22A0979608

可変間隔サンプリング*を用いた転がり軸受の残存寿命の予測方法【JST・京大機械翻訳】

Prediction Method for Remaining Useful Life of Rolling Bearings Using Variable Interval Sampling*

著者 (4件)： Li Hao (Beijing Jinghang Computation and Communication Research Institute,Beijing,China) ,  Zhang Tong (Beijing Jinghang Computation and Communication Research Institute,Beijing,China) ,  Hao Chuangbo (Beijing Jinghang Computation and Communication Research Institute,Beijing,China) ,  Wang Jun (Beijing Jinghang Computation and Communication Research Institute,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 55-60  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： 転がり軸受の残留有効寿命(RUL)予測アルゴリズムが,エッジ装置の長期運転において大量の電力消費を生じるという問題を目的として,可変間隔サンプリングを用いたRUL予測法を提案した。最初に,回転軸受のオリジナル振動信号の畳込みニューラルネットワーク(CNN)の時間領域特徴,周波数領域特徴および抽象特性を抽出した。正規化の後,特徴をある基準に従って選択し,次に,特徴を長い短期メモリ(LSTM)ネットワークに入力して,RUL予測モデルを構築した。最後に,転がり軸受の劣化状態を初期,中期,および後期に分割した。異なるサンプリング間隔を異なる期間に使用し,線形補間を用いて,可変区間サンプリングを用いて転がり軸受のRUL予測を実現するための空の退化特性を満たした。実験結果は,提案した可変間隔アルゴリズムが,RUL予測プロセスにおけるデータサンプリング,データ処理,および予測時間の数を著しく減らすことができ,そして,予測効果は,圧延軸受劣化の後期に不変のままであることを示した。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： *予測技法 ,  アルゴリズム ,  記憶装置 ,  ネットワーク ,  *転がり軸受 ,  *軸受 ,  圧延 ,  電力消費 ,  データ処理 ,  退化 ,  正規化 ,  予測モデル ,  周波数領域
準シソーラス用語： 時間領域 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 可変 ,  サンプリング ,  転がり軸受 ,  残存寿命 ,  予測方法