328 自己組織化マップによる繊維機械におけるテンション異常の要因推定(信号・データ処理, OS-18 計測・評価・診断)
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概要
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This paper describes a study of classifying the abnormal tension signals, observed in the draw-texturing machines, which correspond to various types of abnormal operating conditions. The wavelet transform with inhomogeneous shift sampling is used to extract the feature vectors from the tension signals. Then, the supervised self-organizing map (SOM) algorithm is performed on the feature vectors to carry out the classification of the signals. A quality index is defined to evaluate the classification performance of the proposed algorithm. The comparison of the results with those by a skilled engineer shows the consistency of the developed classifier.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2004-09-27
著者
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