SOMによる電動工具振動検査のための手腕系振動パターン識別
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概要
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In this paper, we propose a pattern classification method of spectra of vibration data in a wrist by a motor-operated electric tool (MOET) using Self-Organizing Feature Map (SOM). We collect 27 data to evaluate the vibration patterns in a wrist for three kinds of MOETs. We compute spectrra of those vibration data and input them to a SOM network to find the spectral patterns. Based on the relations among vibration spectral patterns of MOETs under no load and load conditions, we show that the performance under load conditions can be evaluated by those of unloaded ones.
- 社団法人 電気学会の論文
- 2004-08-01
著者
-
西川 清
金沢大学大学院自然科学研究科電子情報科学専攻
-
西川 清
金沢大学工学部
-
西川 清
金沢大学工学部情報システムエ学科
-
山田 穣
松下電工株式会社 電器R & Dセンター
-
西川 清
金沢大学 工学部 情報システム工学科
-
西川 清
金大理
-
山田 穣
松下電工株式会社 パワーツール事業部
-
西川 清
金沢大学理学部計算科学科
-
紙本 伸明
松下電工株式会社 技術管理スタッフ
-
北村 昌巳
松下電工株式会社 パワーツール事業部
-
西川 清
宮崎医科大学 放射線
-
西川 清
金沢大
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