文献

J-GLOBAL ID：201702235028873076   整理番号：17A0046734

回転機械故障診断のためのNSCTに基づく赤外線画像強調法

NSCT-Based Infrared Image Enhancement Method for Rotating Machinery Fault Diagnosis

著者 (4件)： Bai Tangbo (School of Mechanical and Transportation Engineering, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Zhang Laibin (School of Mechanical and Transportation Engineering, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Duan Lixiang (School of Mechanical and Transportation Engineering, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Wang Jinjiang (School of Mechanical and Transportation Engineering, China University of Petroleum, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 65  号： 10  ページ： 2293-2301  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 赤外線画像は,通常,低コントラスト,エッジぼけ,および高雑音の影響を受ける。特に機械診断では,温度変化の範囲が狭く,赤外線画像からさまざまな機器条件を直接診断することが困難である。故障関連情報抽出を高め,診断精度を向上させるために,非サブサンプリングされたcontourlet変換に基づく新しい赤外線画像解析法をファジィ強調と非線形ゲインによって調べる。ファジィ強調及び非線形ゲイン関数のパラメータは,情報エントロピー及び赤外線画像のコントラストによって最適化基準が定式化されるパーティクルスウォーム最適化アルゴリズムによって最適化される。次に,特徴抽出および次元縮小法を適用して,さらなる診断のための特徴を選択する。本手法の有効性を実験室でのロータテストスタンドの赤外画像解析で実験的に検証し,提示した手法は故障情報を効果的に高め,異なる条件下で画像のコントラストを拡大し,機械の故障診断精度を向上させることができることを結果によって示す。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *故障診断 ,  特徴抽出 ,  画像分析 ,  *画像強調 ,  *赤外線画像 ,  撮像 ,  ファジィ集合 ,  最適化 ,  関数 ,  画像変換 ,  *回転機械 ,  次元縮小 ,  回転子
準シソーラス用語： 画像分解 ,  赤外線画像化 ,  パーティクルスウォーム最適化 ,  適応度関数

分類 (2件)： その他の機械要素  (QB01120F) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 回転機械 ,  故障診断 ,  赤外線画像