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J-GLOBAL ID：202202277076186898   整理番号：22A0862798

列車電気空気圧ブレーキシステムにおける空気圧弁のデータ駆動故障予測【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Fault Prognosis for Pneumatic Valves in Train Electropneumatic Brake System

著者 (4件)： Gao Dianzhu (School of Automation, Central South University, Changsha, China) ,  Peng Jun (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Ding Ning (School of Automation, Central South University, Changsha, China) ,  Yang Yingze (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 813  ページ： 1195-1205  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ニューマチックバルブは,列車電気ニューマチックブレーキシステムの重要部品である。空気圧弁の健康指標を得て,故障早期警戒を提供するために,本論文は主成分分析(PCA)とサポートベクトル回帰(SVR)を用いた故障予測法を提案した。空気圧弁の2つの健康指標([数式:原文を参照]とSPE)を,完全ライフサイクルデータセットに基づくPCA方式を通して抽出して,それは共同シミュレーションモデルから来た。第二に,SVRに基づく空気圧弁故障予測モデルを,健康指標に基づいて訓練した。列車電気-ニューマチックブレーキシステムの作業モデルと結合して,提案した故障予測モデルは,正確に空気圧弁故障時間の予想時間を推定することができた。DK-2ブレーキシステムの半物理的シミュレーション検証プラットフォームからの結果は,提案方法が故障の発生を効果的に予測できることを示した。本研究は,空気弁の制動システムと保全戦略の操作のための科学的基礎を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *故障 ,  シミュレーションモデル ,  保全 ,  *列車 ,  *空気圧弁 ,  モデル ,  主成分分析 ,  検証
準シソーラス用語： 健康状態指標 ,  *空気圧 ,  *ブレーキシステム ,  *故障予知 ,  *データ駆動 ,  サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 空気圧弁 ,  主成分分析 ,  サポートベクトル回帰 ,  故障予後

分類 (1件)： ブレーキ装置  (QG03030K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 列車 ,  空気圧 ,  ブレーキシステム ,  空気圧弁 ,  データ駆動 ,  故障予測