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J-GLOBAL ID:201702250304641017   整理番号:17A1478218

適応局所繰り返しフィルタリングと近似エントロピーに基づいた風車翼ベアリング故障診断

Wind turbine bearing fault diagnosis based on adaptive local iterative filtering and approximate entropy
著者 (2件):
資料名:
巻: 231  号: 17  ページ: 3228-3237  発行年: 2017年09月 
JST資料番号: H0720A  ISSN: 0954-4062  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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適応局所繰り返しフィルタリング(ALIF)法と近似エントロピーをベースにした風力タービン転がり軸受の使用に対する故障診断法について検討した。ALIF法を使用して,転がり軸受の振動信号を,いくつかの安定コンポーネントに分解した。主な故障特徴情報からなるコンポーネントの近似エントロピーを抽出した。これによって,振動信号の中の異なった故障の特徴を分類することができる。最近傍アルゴリズムを故障分類器として使用し,故障モードを同定した。スロット幅0.2mm,深さ0.3mm,回転速度260rpm,サンプル周波数2000Hzで事例検討を行なった。提案方法によって,風力タービン機構における転がり軸受の故障を有効に同定することができることがわかった。
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
送風機,圧縮機,風車  ,  軸受 

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