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J-GLOBAL ID:201802221414209842   整理番号:18A2023059

分数モーメントの統計に基づく誘導電動機の故障検出のための改良ノンパラメトリック法【JST・京大機械翻訳】

An Improved Nonparametric Method for Fault Detection of Induction Motors Based on the Statistics of the Fractional Moments
著者 (5件):
資料名:
巻: 2018  号: CCTA  ページ: 386-391  発行年: 2018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)
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誘導電動機の故障の正確な検出は産業にとって重要な課題である。しばしば固定子電流/電圧のみが測定可能であり,従って故障検出のために解析できる。現在の解析方法の中で,最も魅力的なものは,測定データの処理のための計算コストが低く,メモリ要求が少ない。高速Fourier変換(FFT)に基づくモータ電流シグネチャ解析は高速計算を提供するが,正確な故障検出のための長い取得時間間隔を必要とする。実際に,短い取得時間はFFTスペクトルの利用可能な周波数分解能を減少させ,したがって,健康なおよび壊れたモータのスペクトルは区別できなくなる。最近,統計的方法,いわゆる統計的モーメント(SFM)の統計学は,信号を小さい差で識別することを可能にした。統計的に「近い」信号はクラスタ化され,「異常」信号から分離される。本論文において,FFTとSFMを結合して,取得時間間隔を減少させて,したがって,故障検出能力を保存する一方で,必要メモリと計算を減少させた。提案した手法の有効性を,異なる取得時間間隔に対して,健全な誘導電動機と壊れた回転子バーを持つ同じモータの両方で試験した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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