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J-GLOBAL ID：201702229412905454   整理番号：17A1917125

軸受劣化信号の統計的モデリング【Powered by NICT】

Statistical Modeling of Bearing Degradation Signals

著者 (2件)： Wang Dong (Department of Systems Engineering and Engineering Management, City University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Tsui Kwok-Leung (Department of Systems Engineering and Engineering Management, City University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE Transactions on Reliability  (IEEE Transactions on Reliability)
巻： 66  号： 4  ページ： 1331-1344  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0448A  ISSN： 0018-9529  CODEN： IERQAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ベアリングは回転軸を支持する機械に使用されている最も一般的な機械的成分である。過酷な作業条件のために,軸受性能は時間とともに低下する。軸受故障に起因する予期せぬ機械故障を防止するために,軸受劣化信号の統計的モデリングを直ちに実施すべきである。本論文では,健康指標,軸受劣化信号の統計的モデルの与えられた観測結果は軸受劣化に存在する二つの明確な段階を記述するために提案した。より具体的には,ステージIの統計的モデル化は,初期軸受欠陥により生じた最初の変化点を検出することを目的とし,ステージIIの統計的モデリングは有用な余寿命を予測することを目的とした。より重要なことに,Gebraeelらの早期研究で使用した基本的な仮定が発見され,この論文で報告した。Gebraeelらの研究では,より一般的な予測法に拡張した。シミュレーションと実験事例研究は,提案したモデルがどのように機能するかを説明するために調べた。残存耐用年数予測を検討するためのGebraeelらによって提案された統計モデルとの比較は,提案した統計モデルの優位性を明らかにした。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： 予測技法 ,  *モデリング ,  余寿命 ,  事例研究 ,  寿命予測 ,  統計模型 ,  回転軸 ,  *軸受 ,  故障
準シソーラス用語： 健康状態指標 ,  機械故障 ,  *統計的モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 軸受 ,  統計的モデリング