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J-GLOBAL ID：202202270273158444   整理番号：22A0903579

軸受-回転子システムの不均衡故障診断のための適応焦点損失を有する正規化条件付き変分オートエンコーダ【JST・京大機械翻訳】

Normalized Conditional Variational Auto-Encoder with adaptive Focal loss for imbalanced fault diagnosis of Bearing-Rotor system

著者 (7件)： Zhao Xiaoli (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China) ,  Zhao Xiaoli (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing 211189, China) ,  Zhao Xiaoli (School of Engineering, University of British Columbia, Kelowna, BC V1V 1V7, Canada) ,  Yao Jianyong (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China) ,  Deng Wenxiang (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China) ,  Jia Minping (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing 211189, China) ,  Liu Zheng (School of Engineering, University of British Columbia, Kelowna, BC V1V 1V7, Canada)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 170  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  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： 産業における機械システムから監視した健康データの分布は,主にクラス不均衡である。正常条件のためのモニタリングデータの量は,種々の故障条件のためのモニタリングデータよりはるかに大きかった。同時に,従来の知的診断方法は,主にデータカテゴリーの均衡分布の仮定に基づいている。この目的のために,本論文では,適応焦点損失(NCVAE-AFL)による正規化条件付き変分自動エンコーダに基づく軸受ロータシステムの新しいクラス不均衡故障診断フレームワークを設計した。この診断フレームワークの臨界点は,設計NCVAEアルゴリズムを使用して,データの特徴学習能力を強化することである。データの多層高感度特徴ベクトルを抽出し,診断フレームワークの一般化性能をさらに改善した。一方,新しい適応焦点損失(AFL)関数をNCVAEモデルのために設計し,それは,多数のサンプルカテゴリーの診断の困難さを分類し,バランスさせるのが難しい健康状態のいくつかのサンプルに関する訓練に焦点を当てた。最後に,二重スパン軸受ロータシステム故障シミュレーション実験プラットフォームは,提案したNCVAE-AFLアルゴリズムとその診断フレームワークの有効性と優位性を検証した。診断結果は,提案した診断フレームワークの精度と安定性が,機械システムのクラス不均衡故障データを扱うとき,他の最新の方法より良いことを示した。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 ,  *変分法 ,  *故障 ,  データ ,  *回転子 ,  *軸受 ,  スパン ,  *故障診断 ,  臨界点 ,  *符号器 ,  *釣合 ,  *正規化
準シソーラス用語： 不均衡 ,  特徴ベクトル ,  故障シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 軸受ロータシステム ,  故障診断 ,  クラス不均衡データ ,  条件付き変分オートエンコーダ(CVAE) ,  焦点損失

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (9件)： 軸受 ,  回転子 ,  均衡 ,  故障診断 ,  適応 ,  焦点 ,  損失 ,  正規化 ,  変分オートエンコーダ