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J-GLOBAL ID:201702262457977471   整理番号:17A0293583

全体の平均経験的モード分解に基づく近似エントロピーとハイブリッドPSO-BPアルゴリズムに基づく軸受故障診断方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Bearing Fault Diagnosis Method Based on EEMD Approximate Entropy and Hybrid PSO-BP Algorithm
著者 (6件):
資料名:
巻: 27  号: 22  ページ: 3048-3054  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2243A  ISSN: 1004-132X  CODEN: ZJGOE8  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)
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機械システムの非定常性と非線形性のために,全体的平均経験的モード分解(EEMD)に基づく近似エントロピーとハイブリッドPSO-BPアルゴリズムに基づく軸受故障診断法を提案した。EEMDはEMDの端点効果を解決でき,非線形信号を処理する際の限界を改善する。確率的重みづけと圧縮因子を導入して,BPニューラルネットワークの重みと閾値を最適化し,BPネットワークの大域的収束問題を解決するために,BPニューラルネットワークの重みと閾値を最適化した。信号をEEMDによって得られたIMF成分と近似エントロピーに結合して,特徴ベクトルを構成して,次に,構造的特徴ベクトルをPSO-BPニューラルネットワークに入力してパターン認識を行った。実験と工学的応用は,提案方法の有効性と優位性を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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分類 (9件):
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油層工学  ,  窒素とその化合物  ,  フライス加工  ,  溶接欠陥  ,  図形・画像処理一般  ,  植物生態学  ,  化学プロセスの測定,監視,計装  ,  システム設計・解析  ,  数値計算 

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