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J-GLOBAL ID：202202290947872848   整理番号：22A0997555

軸受故障診断におけるテンソルモデル区分度関数の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of the Tensor Model and Discrimination Function in Bearing Fault Diagnosis System

著者 (3件)： Liu Yuanhong (東北石油大学電气信息工程学院,黒竜江大慶 163318) ,  Cai Yu (東北石油大学電气信息工程学院,黒竜江大慶 163318) ,  Zhang Yansheng (東北石油大学電气信息工程学院,黒竜江大慶 163318)
資料名： Jixie Sheji yu Zhizao  (Jixie Sheji yu Zhizao)
巻： 371  号： 1  ページ： 97-101  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： 現在、故障信号に対する描写方法の多くはベクトルモデルであり、信号の表現形式は単一であり、小サンプルと次元災害などの問題がある。その他、多くの特徴抽出アルゴリズムは新しいサンプルを処理する際に、通常、新、古いサンプルを用いて新たなデータ空間を構築し、再計算を行い、新たなサンプルを取り扱う効率が低い。このため,テンソルモデルに基づく故障診断法を提案し,ウェーブレット変換と位相空間再構成を用いて軸受故障信号のテンソルモデルを構築し,高次特異値分解により軸受振動信号の初期特徴を得た。これに基づいて,テンソルモデルの初期特徴の最適分類点の区分度関数を提案し,軸受故障の迅速診断を実現した。軸受試験プラットフォームとKosxi貯蔵大学の軸受データセットを用いて実験を行い,実験結果は,提案したアルゴリズムが顕著な特徴を抽出することができ,診断速度と認識精度が高いという利点を有し,実際の工学応用に適していることを示した。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 ,  位相空間 ,  振動 ,  *テンソル ,  *故障 ,  *軸受 ,  信号 ,  *故障診断 ,  特徴抽出 ,  表現型 ,  再構成 ,  ウェーブレット変換 ,  特異値分解
準シソーラス用語： 迅速診断 ,  認識精度 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他のシステムプログラミング  (JD03070M) ,  軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 軸受 ,  故障診断 ,  テンソル ,  モデル ,  関数 ,  応用