214 複合異常状態における設備の診断法 : ウェーブレット、GP 及び可能性理論によるアプローチ
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概要
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When multi-faults occurred in a plant machine, because the relationship between fault types and signals measured for the diagnosis is much more complex than the case of single fault, the diagnosis for the multi-faults is more difficult. In this study, we use the Wavelet analysis to extract the fault signal, Genetic Programming to automatically generate excellent symptom parameters and the possibility theory to distinguish the types of multi-faults. In order to verify the efficiency of the methods proposed in this paper, we also show the real diagnosis example of bearing in the multi-faults state.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2002-09-13
著者
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