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J-GLOBAL ID:201002298737489436   整理番号:10A0858229

回転機械の構造的欠陥を特徴付けるための特性スペクトルとファジーニューラルネットワークに基づく知的診断法

Intelligent Diagnosis Method Based on Feature Spectra and Fuzzy Neural Network for Distinguishing Structural Faults of Rotating Machinery
著者 (3件):
資料名:
巻: 13  号: 3(A)  ページ: 681-689  発行年: 2010年05月 
JST資料番号: L7416A  ISSN: 1343-4500  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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機械診断の分野においては,信号が機械の状態に関する動的情報を担っているため,欠陥検出には振動信号の利用が効果的である。しかし,機械のある一点において測定された振動信号はしばしば強い雑音を含み,また症状パラメータとプラント機械の欠陥のタイプの間には多数の曖昧な関係が存在するために,顕著な欠陥に関する知見は容易には得られない。本論文では,高次高調波ウインドウを用いた状態識別のための特性スペクトルの新しい抽出法を提案した。さらに,無次元症状パラメータの確率分布によってファジーニューラルネットワークのトレーニングデータを得るため,自動欠陥診断の曖昧問題を解く逐次診断法とファジーニューラルネットワークを用いた。回転シャフトの不整合状態および不均衡状態に対する欠陥診断の実際的な例を示し,本手法が有効であることを確認した。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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非破壊試験  ,  流体機械一般 
引用文献 (11件):
タイトルに関連する用語 (5件):
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