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J-GLOBAL ID：201702240461025862   整理番号：17A1569048

飛行データに基づくエンジンの摩擦-衝撃故障検出モデルに関する研究【Powered by NICT】

Study on engine’s rub-impact failure detection model based on flight data

著者 (3件)： Qiang Wang (College of Equipment Management & Safety Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710051, China) ,  Yi Lixin (College of Equipment Management & Safety Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710051, China) ,  Hong Shi (College of Equipment Management & Safety Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710051, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IAEAC  ページ： 709-713  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： 実時間飛行監視の状態の間に,エンジンの摩擦-衝撃の精度は強い振動環境下で検出故障の飛行の安全性に関連している。強い振動環境下で,エンジンは定常状態になると,エンジンの摩擦-衝撃破壊が発生しやすく,それらはしばしば同時に発生した。しかし,振動信号障害間に相関関係はなかった。エンジンの摩擦-衝撃故障検出過程における伝統的破壊採掘法,振動信号をこの破壊を検出できるので,故障検出は正確ではない。この問題を解決するため,本論文では,改善された相関ルールマイニングに基づくエンジンの摩擦-衝撃故障検出法を提案した。関連クラスタリングプロセスは,エンジンの摩擦-衝撃故障のデータを用いた,試料空間の分類マトリックスを得て,エンジンの摩擦-衝撃故障のデータを更新した。最新の結果によると,エンジンの摩擦-衝撃故障のデータ関連確率値は確率的決定を得るために計算した。相関ルールマイニングは,航空機の摩擦-衝撃故障のデータと,エンジンの摩擦-衝撃故障のデータのための最適化された検出を実現した。実験結果は,改善された相関ルールアルゴリズムを用いた強振動環境下におけるステーション摩擦-衝撃破壊ロータにエンジンを検出するために,大きく検出時間を短縮し,ミッシング速度を減少させ,検出精度を改善できることを示した。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： *故障検出 ,  相関ルール ,  アルゴリズム ,  *飛行データ ,  航空機 ,  *故障 ,  *衝撃 ,  最適化 ,  安全性
準シソーラス用語： 検出精度 ,  アソシエーション分析 ,  振動信号 ,  衝撃破壊 ,  定常状態 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 飛行データ ,  摩擦 ,  衝撃 ,  故障検出 ,  モデル ,  研究