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J-GLOBAL ID：201802244066267611   整理番号：18A1212896

アクティブ周波数シフトスペクトル補正法を用いたBFG発電所における亀裂成長検出によるblad機械の健康状態モニタリング【JST・京大機械翻訳】

Health State Monitoring of Bladed Machinery with Crack Growth Detection in BFG Power Plant Using an Active Frequency Shift Spectral Correction Method

著者 (6件)： Sun Weifang (Institute of Intelligent Equipment and Smart Manufacturing, School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Yao Bin (Institute of Intelligent Equipment and Smart Manufacturing, School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  He Yuchao (Institute of Intelligent Equipment and Smart Manufacturing, School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Chen Binqiang (Institute of Intelligent Equipment and Smart Manufacturing, School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Zeng Nianyin (Institute of Intelligent Equipment and Smart Manufacturing, School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  He Wangpeng (School of Aerospace Science and Technology, Xi’an 710075, China)
資料名： Materials (Web)  (Materials (Web))
巻： 10  号： 8  ページ： 925  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7237A  ISSN： 1996-1944  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 廃ガスを用いた発電は,養豚鉄製造業における有害高炉ガス(BFG)の放出を低減するための効果的でグリーンな方法である。BFG発電所における機械構造の状態監視は,それらの安全性と効率的な運転を保証するために極めて重要である。本論文では,増強スペクトル補正技術と組み合わせた振動測定により,BFG発電所におけるブレード機械の亀裂成長の検出について述べた。この技術は振動信号内の決定論的高調波成分に属する振幅,周波数,位相情報(高調波情報)の高精度同定を可能にする。高速Fourier変換スペクトルにおける隣接スペクトルビンを用いて全ての高調波情報を導出するよりも,この提案した能動周波数シフトスペクトル補正法は,いくつかの補間Fourierスペクトルビンを使用し,より良好な雑音耐性能力を有する。提案した方法による同定された高調波情報は,同じレベルの雑音が振動信号において提示されるとき,Hanning-windowベースの補正法と比較しても,数値誤差が抑制されることを実証した。提案した方法により,遠心圧縮機から収集した振動信号を調べた。遠心圧縮機の基本動作周波数に関連する調和音のスペクトル情報を補正した。抽出されたスペクトル情報は,遠心圧縮機で発生したインペラ翼亀裂の進行中の発達を示している。この方法は,初期段階でブレード亀裂を同定する有望な代替法であることを証明した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 羽根車 ,  遠心圧縮機 ,  高調波 ,  *スペクトル ,  排ガス ,  *周波数シフト ,  *亀裂 ,  *周波数 ,  *発電所 ,  雑音 ,  内挿法 ,  高速度 ,  安全性 ,  *亀裂伝搬
準シソーラス用語： 高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 構造ヘルスモニタリング ,  亀裂検出 ,  発電所 ,  高炉ガス ,  遠心圧縮機 ,  機械化された機械 ,  スペクトル補正

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (38件)：

• Messagie, M.; Boureima, F.; Mertens, J.; Sanfelix, J.; Macharis, C.; Van Mierlo, J. The Influence of Allocation on the Carbon Footprint of Electricity Production from Waste Gas, a Case Study for Blast Furnace Gas. Energies 2013, 6, 1217-1232.
• Otto, A.; Robinius, M.; Grube, T.; Schiebahn, S.; Praktiknjo, A.; Stolten, D. Power-to-Steel: Reducing CO2 through the Integration of Renewable Energy and Hydrogen into the German Steel Industry. Energies 2017, 10.
• Lei, Y.G. Intelligent Fault Diagnosis and Remaining Useful Life Prediction of Rotating Machinery; Elsevier Butterworth-Heinemann: Oxford, UK, 2016.
• Azevedo, H.D.M.; Araújo, A.M.; Bouchonneau, N. A review of wind turbine bearing condition monitoring: State of the art and challenges. Renew. Sustain. Energy Rev. 2016, 56, 368-379.
• Lei, Y.G.; Liu, Z.Y.; Lin, J.; Lu, F.B. Phenomenological models of vibration signals for condition monitoring and fault diagnosis of epicyclic gearboxes. J. Sound Vib. 2016, 369, 266-281.

タイトルに関連する用語 (7件)： 周波数シフト ,  スペクトル ,  補正法 ,  発電所 ,  亀裂成長 ,  健康状態 ,  モニタリング