1105 RBFN を用いたディーゼルエンジンの故障予測

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概要

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• In this paper, we will develop prediction system of accident of the system by using radius basis function network (RBFN). In monitoring the machine, although it is connected on line, it is sometimes difficult to store or transfer all data that it corrects. In stochastic way of doing diagnosis, they need continuous data to find mean value and standard deviation. Beside that it has no meaning when data has two steady states. However, in our system, we can express situation of steady states even if they have more than two steady states. By using actual data, we will show the effectiveness of the proposed method.

• 社団法人日本機械学会の論文
• 2003-10-30

著者

• 荒川 雅生

  香大工

• 石川 浩

  香大工

• 石川 浩

  香川大学工学部

• 荒川 雅生

  香大

• 荒川 雅生

  香川大

• 石川 浩

  香川大学

• 木村 信行

  四国機器

• 田中 泰明

  京都大学情報学研究科複雑系科学専攻

• 田中 泰明

  京大

• 宇都宮 大和

  香大院

• 岸本 俊彦

  四国機器

• 荒川 雅生

  香川大学

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