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J-GLOBAL ID：202202291723662470   整理番号：22A0623534

カッコウ探索アルゴリズムにより最適化したバックプロパゲーションニューラルネットワークに基づく転がり軸受の故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis of rolling bearing based on back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm

著者 (6件)： Xiao Maohua (College of Engineering, Nanjing Agricultural University, Nanjing, China) ,  Liao Yabing (College of Engineering, Nanjing Agricultural University, Nanjing, China) ,  Bartos Petr (Faculty of Agriculture, University of South Bohemia, Studentska, Czechia) ,  Filip Martin (Faculty of Agriculture, University of South Bohemia, Studentska, Czechia) ,  Geng Guosheng (College of Engineering, Nanjing Agricultural University, Nanjing, China) ,  Jiang Ziwei (College of Engineering, Nanjing Agricultural University, Nanjing, China)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 2  ページ： 1567-1587  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 機械装置における転がり軸受故障診断の精度を改善するために,カッキー探索アルゴリズムによって最適化した逆伝播ニューラルネットワークに基づく新しい故障診断法を提案した。この方法は,最良の重みと閾値を絶えず探索するために,カッキー探索アルゴリズムの大域的探索能力を使用し,次にそれを逆伝搬ニューラルネットワークに与えた。本論文では,ウェーブレットパケット分解を用いて振動信号の特徴抽出を行った。異なる周波数帯のエネルギー値をウェーブレットパケット分解を通して得て,それらを最適化逆伝搬ニューラルネットワークに特徴ベクトルとして入力して,転がり軸受の異なる故障タイプを同定した。Matlabの3つのシミュレーション比較実験を通して,実験結果は,同じ条件の下で,他の5つのモデルと比較して,カッキー探索アルゴリズムによって最適化された提案した逆伝搬ニューラルネットワークが,訓練反復の最少数と最も高い診断精度率を有することを示した。そして,同じ故障位置だが異なる軸受直径を有する複合分類実験において,カッキー探索アルゴリズムによって最適化された逆伝播ニューラルネットワークの故障認識正率は,96.25%であった。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  振動 ,  ベクトル ,  *故障 ,  *転がり軸受 ,  *軸受 ,  信号 ,  *故障診断 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  周波数帯 ,  *逆伝搬法
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  *探索アルゴリズム ,  MATLAB ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 転がり軸受 ,  カッコウ探索アルゴリズム ,  BPニューラルネットワーク ,  ウェーブレットパケット分解 ,  故障診断

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 探索アルゴリズム ,  最適化 ,  転がり軸受 ,  故障診断