ノベルローリングとは何ですか?
Novel Rolling ノベルローリング - In this study, we proposed a novel rolling bearing fault diagnosis strategy based on multi-channel convolution neural network(MCNN) combining multi-scale clipping fusion(MSCF) data augmentation technique. [1] This article focuses on the development and implementation a novel rolling horizon robust online scheduling framework that utilizes stochastic optimization within a model-based feedback scheme to tackle the uncertainties in electricity prices, electric power demands, water inflows and plant model parameters. [2] In order to solve the difficulty of compound fault diagnosis of rolling bearings, a novel rolling bearings fault diagnosis method based on improved tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) is proposed in this paper. [3] In order to diagnose rolling bearing fault accurately, a novel rolling bearing fault diagnosis method based on adaptive feature selection and clustering is proposed. [4] We develop a novel rolling horizon algorithm to solve this challenging problem in real-time, which explicitly considers the limited OC capacities and use of a back-up delivery capacity (company-owned or third party provided) to ensure the service quality. [5] RESULTS This study showed that, irrespective of the approach used to quantify the physical demands (traditional [average measures per minute] and novel rolling average time epoch [most demanding scenarios]), during the HALF condition players covered less and performed a lower number of high-intensity accelerations and decelerations than in HTRAN (Bayesian factor > 10 and standardized effect size > 0. [6] A novel rolling experiment was developed, in which the grid method was employed to capture the tiny metal flow along the width. [7] To solve this problem, this paper presents a novel rolling bearing vibration signal fault feature extraction and fault pattern recognition method based on variational mode decomposition (VMD), permutation entropy (PE) and support vector machines (SVM). [8] Our method first removes the high‐frequency signals from the curvature tensor field of an input freeform surface by a novel rolling guidance tensor filter, which results in a more regular and smooth curvature tensor field, then deforms the input surface to match the smoothed field as much as possible. [9] R-TPI employs a novel rolling enrollment scheme, which allows concurrent patient enrollment that is faster than cohort-based enrollment. [10] A novel rolling process characterized by multi-pass bi-axial reduction was proposed. [11] In the present study, a novel rolling method is proposed, which is called Multi-Rotational Flat Rolling (MRFR). [12] The results may be beneficial for understanding the fundamental behaviors of novel rolling conducting rotary joint. [13] To improve the fault identification accuracy of rolling bearing and effectively analyze the fault severity, a novel rolling bearing fault diagnosis and severity analysis method based on the fast sample entropy, the wavelet packet energy entropy, and a multiclass relevance vector machine is proposed in this paper. [14]本研究では、マルチスケールクリッピングフュッジ(MSCF)データ増強技術を組み合わせたマルチチャネル畳み込みニューラルネットワーク(MCNN)に基づく新規な転がり軸受故障診断戦略を提案した。 [1] この記事では、開発と実施に焦点を当てており、モデルベースのフィードバック方式内で確率的最適化を活用し、電気価格、電力の要求、水の流入、プラントモデルパラメータに取り組むためのモデルベースのフィードバック方式の最新の最適化を活用した新しいローリングホライズングスケジューリングフレームワークが焦点を当てています。 [2] 圧延軸受の複合故障診断の難しさを解決するために、この論文では、調整可能Qファクタウェーブレット変換(TQWT)に基づく新規な転がり軸受故障診断法を提案する。 [3] 転がり軸受故障を正確に診断するために、適応特徴選択およびクラスタリングに基づく新規な転がり軸受故障診断方法が提案されている。 [4] この挑戦的な問題をリアルタイムで解決するための新しいローリングホライズングアルゴリズムを開発し、これは、サービス品質を確保するために限られたOC容量とバックアップ配信能力(会社所有または第三者)の使用を明示的に考慮しています。 [5] 結果 本研究では、身体的要求を定量化するために使用されたアプローチにかかわらず(1分あたりの平均尺度、そして最新の転がり平均時間エポック)が、半導体プレイヤーの間に、より少ない数の高さを実行したことを示した。 hTRANよりも強度の加速と減速(ベイジアン要因> 10、標準化された効果サイズ> 0。 [6] 新規な圧延実験を開発し、ここでグリッド法を用いて幅に沿って小さな金属流を捕獲した。 [7] この問題を解決するために、本論文では、変分モード分解 (VMD)、置換エントロピー (PE)、およびサポート ベクター マシン (SVM) に基づく新しい転がり軸受振動信号故障特徴抽出および故障パターン認識方法を提示します。 [8] 私たちの方法は、最初に入力自由曲面の曲率テンソル フィールドから高周波信号を新しいローリング ガイダンス テンソル フィルターによって除去します。これにより、より規則的で滑らかな曲率テンソル フィールドが得られます。可能な限り。 [9] R-TPI は、コホートベースの登録よりも迅速な同時患者登録を可能にする新しいローリング登録スキームを採用しています。 [10] マルチパス二軸圧下を特徴とする新しい圧延プロセスを提案した。 [11] 本研究では、Multi-Rotational Flat Rolling (MRFR) と呼ばれる新しい圧延方法を提案します。 [12] この結果は、新しい転がり伝導ロータリー ジョイントの基本的な動作を理解するのに役立つ可能性があります。 [13] 転がり軸受の故障識別精度を改善し,故障の重大度を効果的に分析するために,高速サンプルエントロピー,ウェーブレットパケットエネルギーエントロピー,およびマルチクラス関連性ベクトルマシンに基づく新しい転がり軸受の故障診断および重大度分析法を本論文で提案した。 . [14]
novel rolling bearing ノベル転がり軸受
In this study, we proposed a novel rolling bearing fault diagnosis strategy based on multi-channel convolution neural network(MCNN) combining multi-scale clipping fusion(MSCF) data augmentation technique. [1] In order to solve the difficulty of compound fault diagnosis of rolling bearings, a novel rolling bearings fault diagnosis method based on improved tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) is proposed in this paper. [2] In order to diagnose rolling bearing fault accurately, a novel rolling bearing fault diagnosis method based on adaptive feature selection and clustering is proposed. [3] To solve this problem, this paper presents a novel rolling bearing vibration signal fault feature extraction and fault pattern recognition method based on variational mode decomposition (VMD), permutation entropy (PE) and support vector machines (SVM). [4] To improve the fault identification accuracy of rolling bearing and effectively analyze the fault severity, a novel rolling bearing fault diagnosis and severity analysis method based on the fast sample entropy, the wavelet packet energy entropy, and a multiclass relevance vector machine is proposed in this paper. [5]本研究では、マルチスケールクリッピングフュッジ(MSCF)データ増強技術を組み合わせたマルチチャネル畳み込みニューラルネットワーク(MCNN)に基づく新規な転がり軸受故障診断戦略を提案した。 [1] 圧延軸受の複合故障診断の難しさを解決するために、この論文では、調整可能Qファクタウェーブレット変換(TQWT)に基づく新規な転がり軸受故障診断法を提案する。 [2] 転がり軸受故障を正確に診断するために、適応特徴選択およびクラスタリングに基づく新規な転がり軸受故障診断方法が提案されている。 [3] この問題を解決するために、本論文では、変分モード分解 (VMD)、置換エントロピー (PE)、およびサポート ベクター マシン (SVM) に基づく新しい転がり軸受振動信号故障特徴抽出および故障パターン認識方法を提示します。 [4] 転がり軸受の故障識別精度を改善し,故障の重大度を効果的に分析するために,高速サンプルエントロピー,ウェーブレットパケットエネルギーエントロピー,およびマルチクラス関連性ベクトルマシンに基づく新しい転がり軸受の故障診断および重大度分析法を本論文で提案した。 . [5]
novel rolling horizon 小説 ローリング・ホライズン
This article focuses on the development and implementation a novel rolling horizon robust online scheduling framework that utilizes stochastic optimization within a model-based feedback scheme to tackle the uncertainties in electricity prices, electric power demands, water inflows and plant model parameters. [1] We develop a novel rolling horizon algorithm to solve this challenging problem in real-time, which explicitly considers the limited OC capacities and use of a back-up delivery capacity (company-owned or third party provided) to ensure the service quality. [2]この記事では、開発と実施に焦点を当てており、モデルベースのフィードバック方式内で確率的最適化を活用し、電気価格、電力の要求、水の流入、プラントモデルパラメータに取り組むためのモデルベースのフィードバック方式の最新の最適化を活用した新しいローリングホライズングスケジューリングフレームワークが焦点を当てています。 [1] この挑戦的な問題をリアルタイムで解決するための新しいローリングホライズングアルゴリズムを開発し、これは、サービス品質を確保するために限られたOC容量とバックアップ配信能力(会社所有または第三者)の使用を明示的に考慮しています。 [2]