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J-GLOBAL ID：201702286297113502   整理番号：17A1683305

風力タービンにおける歯車箱の早期故障の弱い特徴情報の抽出方法【JST・京大機械翻訳】

Early fault weak characteristic information extraction of wind turbine generator gearbox

著者 (2件)： Liu Xiuli (北京信息科技大学現代測控技術教育部重点実験室,北京,100192) ,  Xu Xiaoli (北京信息科技大学現代測控技術教育部重点実験室,北京,100192)
資料名： Beijing Xinxi Keji Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Beijing Xinxi Keji Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 32  号： 1  ページ： 13-19  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3519A  ISSN： 1674-6864  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 風力タービンの歯車箱の故障進行過程における早期劣化の特徴情報は弱く、伝統的な特異値分解(Singular Value Decomposition、SVD)のノイズ除去方法を用いて、有用な情報の喪失を招きやすい。この問題に対して、μ-SVDとLMDに基づく弱い特徴情報抽出方法を提案し、累積寄与率によってノイズ除去信号の再構築を行い、ノイズのある部分信号を抽出した。次に,局所平均分解(LMD)とμ-SVD雑音除去処理を行い,ノイズ除去後の信号を得た.. . . 1のノイズ除去を行う. 1 : 1 , 2 , 2 , 3 , 1 , 2 , 3 , 1 , 2 .実験結果により,提案した方法が信号雑音を明らかに低減でき,早期故障の弱い特徴情報を効果的に抽出でき,早期故障早期警戒と動的予見維持に役立つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  予測 ,  *歯車箱 ,  特異値分解 ,  *風車 ,  情報抽出 ,  *故障 ,  雑音 ,  雑音低減 ,  雑音除去
準シソーラス用語： 決定係数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G) ,  通信方式一般  (ND07010E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風力タービン ,  歯車箱 ,  早期 ,  故障 ,  特徴情報