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J-GLOBAL ID：201702235160232302   整理番号：17A1554536

風力タービンギアボックスのための電流ベース歯車故障検出【Powered by NICT】

Current-Based Gear Fault Detection for Wind Turbine Gearboxes

著者 (3件)： Lu Dingguo (Power and Energy Systems Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Qiao Wei (Power and Energy Systems Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Gong Xiang (McNeilus Truck and Manufacturing, Inc., Dodge Center, MN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Sustainable Energy  (IEEE Transactions on Sustainable Energy)
巻： 8  号： 4  ページ： 1453-1462  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2291A  ISSN： 1949-3029  CODEN： ITSEAJ  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： 歯車箱故障は風車の故障と停止時間のかなりの部分に寄与している。発電機端子から得られた電気信号を用いたギアボックス故障検出は,コスト,ハードウェアの複雑さ,実装,および信頼性の点で従来の振動ベースの方法に勝る利点がある。本論文では,変化する速度条件における発電機に接続された多段歯車箱の故障検出のための発電機の非定常固定子電流信号を用いたの原理を解析した。解析に基づいて,発電機固定子電流の周波数スペクトルにおける種々の歯車装置故障の特性周波数を同定した。電流信号を用いた歯車箱の故障検出のための方法を提案した。方法は,歯車装置は,様々な速度条件で操作される時に電流信号における歯車箱欠陥の非定常特性周波数を一定値に適応信号再サンプリングアルゴリズム,再固定子電流信号の周波数スペクトルから故障特徴を抽出するために統計解析アルゴリズムと,抽出された故障特徴に基づく二故障検出器から構成されている。電気発電機に接続された2段階歯車箱に関する実験結果は歯車箱内の様々な歯車欠陥の検出のために提案された解析と方法の有効性を示した。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： *電流 ,  固有振動数 ,  電気信号 ,  *故障検出 ,  アルゴリズム ,  ハードウェア ,  *風車 ,  *故障 ,  信頼性 ,  *歯車箱 ,  歯車装置 ,  停止時間 ,  固定子
準シソーラス用語： 周波数スペクトル ,  非定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 風力タービン ,  ギアボックス ,  歯車 ,  故障検出