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J-GLOBAL ID：201702214800803488   整理番号：17A0392522

風車発電機の転がり軸受故障診断シミュレーション研究【JST・京大機械翻訳】

Wind Generating Set Rolling Bearing Fault Diagnosis Simulation Research

著者 (2件)： Wang Jingfei (North China Electric Power University (Baoding)) ,  Zhai Yongjie (North China Electric Power University (Baoding))
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 33  号： 12  ページ： 105-108  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 風力タービン発電機の転がり軸受故障を正確に診断することによって,故障をタイムリーに修理することができ,風力発電機の転がり軸受の耐用年数を改善することができる。故障診断を行うとき,転がり軸受の故障タイプを分類し,データベース中の既知の故障タイプと比較し,従来の方法は経験的モードを用いて故障信号を分解し,故障信号の特徴ベクトルを抽出して診断するが,故障タイプを分類して比較することはできない。故障診断の時間は長く、精度は低く、効果は悪い。風力タービン発電機のための新しい軸受故障診断法を提案した。マルチフラクタルの定義とフラクタル幾何学の原理に従って,転がり軸受の故障モードを,転がり軸受の時間軸受によって決定し,そして,転がり軸受故障の検出を,同じデータベースにおける数値と比較した。シミュレーション結果は,改良方法が風力タービン発電機の転がり軸受の故障を正確に判断することができ,風力タービン発電機の転がり軸受故障の初期時間を診断することができ,転がり軸受故障のタイプを正確に判断することができ,実用性が高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *軸受 ,  *転がり軸受 ,  耐用年数 ,  *故障診断 ,  データベース ,  フラクタル ,  シミュレーション ,  故障モード ,  *故障
準シソーラス用語： 実用性 ,  マルチフラクタル ,  特徴ベクトル ,  風力発電機 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Time - frequency dimension ,  rolling bearing ,  Fault diagnosis

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風車発電機 ,  転がり軸受 ,  故障診断 ,  シミュレーション ,  研究