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J-GLOBAL ID：201702290632435158   整理番号：17A1283831

EMD-ICAのノイズ除去に関する研究は,水力タービンの隠れた摩耗診断における応用研究を改良した。【JST・京大機械翻訳】

Improved EMD-ICA method used in the hidden rubbing fault diagnosis of turbine units

著者 (5件)： Zheng Yuan (河海大学能源与電气学院,南京211100;水資源高效利用及工程安全国家工程研究中心,南京210098) ,  Pan Tianhang (河海大学能源与電气学院,南京,211100) ,  Wang Huibin (国网湖南省電力公司電力科学研究院,長沙,410007) ,  Ge Xinfeng (河海大学能源与電气学院,南京,211100) ,  Zhang Yizhong (大唐華銀懐化巫水流域水電開発有限公司,湖南懐化,418000)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 36  号： 6  ページ： 235-240  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  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： 水力発電ユニットの運転条件は複雑で、水、機械、電気及びノイズの信号の結合が早く、早期の隠蔽の故障特徴は抽出が困難であり、ユニットの運行に対して隠すことがある。そのため、本論文では、経験的モード分解(EMD)-独立成分分析(ICA)を改良する新しい方法を提案した。経験的モード分解により,単一チャネル信号を各固有モード関数(IMF)に分離し,エネルギーゆらぎ係数を閾値として閾値を設定し,モード混乱を発生させるかどうかを判断した。虚偽IMFを排除し、元の信号との相関係数が大きいIMFを構築し、仮想チャネルを構築しICA分離を行い、分離信号に対してその故障周波数特徴を抽出する。この方法を用いて、国内のある発電所の修理を指導し、故障を検出することに成功し、この方法が適応、高効率のノイズ除去と振動故障特徴を抽出でき、良好な工学実用性があることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 水力発電 ,  独立成分分析 ,  *雑音低減 ,  ゆらぎ ,  周波数 ,  *水車 ,  カオス ,  *雑音 ,  発電所 ,  チャネル ,  *摩耗 ,  相関係数 ,  故障
準シソーラス用語： 固有モード関数 ,  経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： empirical mode decomposition (EMD) ,  independent component analysis (ICA) ,  hydroelectric unit ,  denoising ,  fault diagnosis

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： ノイズ除去 ,  研究 ,  水力タービン ,  摩耗 ,  診断 ,  応用