文献

J-GLOBAL ID：201702266564077157   整理番号：17A0858397

ES GMに基づくブラシレスDCモータのための故障予測と損傷定量法【Powered by NICT】

Fault prediction and damage determination method for brushless DC motor based on ES-GM

著者 (5件)： Xuan Jinquan (Beihang University) ,  Wang Xiaohong (Beihang University) ,  Wang Lizhi (Beihang University) ,  Zhao Xinlei (Beihang University) ,  Yao Jun (Beihang University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RAMS  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブラシレスDC(BLDC)電動機は,自動車,航空宇宙などのような種々の分野で使用されている,低雑音,高効率と信頼性に起因されてきた。しかし,それは長期運転におけるその構造/成分の劣化から生じる劣化問題はしばしば見過ごされているBLDCモータの高い信頼性と寿命のためである。この問題は,その応用システムの安定性,信頼性と安全性に直接影響を及ぼすであろう,BLDCモータのための健康状態評価と故障予測を行う必要がある。この目標を達成するために,振動モニタリング手法は,フォールトツリー解析に基づくBLDCモータの故障モードを解析するために採用した。振動の周波数領域エネルギーは分解状態を表現するために特性とし,モータの劣化状態の時系列は,特徴抽出と他の方法により得られる。BLDCモータの健康状態を迅速にかつ正確に予測するために,包括的な予測モデル(指数平滑グレイモデル,ESGM)は,それらのそれぞれの利点の完全利用に基づいて提案した。試験を通して,提案したモデルは二単一モデルよりも高い予測精度を有し,BLDC電動機の初期故障予測に用いることができる。最後に,GM(1,1)とESGMの予測結果に基づくBLDCモータにおける断層の損傷度を定量的に解析するための提案した定量的損傷定量モデル。研究は大きくモータの健康状態を評価するために,保全戦略を定式化し,安全性リスクを減らすことができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  フォールトツリー解析 ,  予測モデル ,  安全性 ,  故障モード ,  *ブラシレスDCモータ ,  自動車 ,  信頼性 ,  初期故障 ,  保全 ,  特徴抽出 ,  *定量分析
準シソーラス用語： 予測精度 ,  健康状態 ,  *故障予知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： Es ,  ブラシレスDCモータ ,  故障予測 ,  損傷 ,  定量法