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J-GLOBAL ID：201802258383273571   整理番号：18A1512008

電流信号を用いた誘導電動機の故障検出のための分類器比較【JST・京大機械翻訳】

Classifier Comparison for Failure Detection of Induction Motors Using Current Signal

著者 (2件)： Han GyuBeom (Korea University, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul, Republic of Korea) ,  Kim Jong-Kook (Korea University, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICUFN  ページ： 28-31  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)

抄録/ポイント： 誘導電動機は産業分野で広く使われており,軸受は重要な機械部品の一つである。軸受は回転部分と回転機械の静止部分の間の摩擦を最小化する。重大な故障が発生する前に警報を与えるために,ベアリング条件を監視することは重要である。電気的モニタリングによる故障検出は過去数十年にわたって研究されてきた。それらは深刻な問題が発生する前に警告サインを検出するが,サンプリング時間が短い場合には常に動作しない。本研究では,電気的特徴から特徴を学習するベアリング故障を診断するための誘導電動機の学習モデルを提案した。本実験研究では,415V,55kW誘導電動機,およびクリアランス修正平面軸受から得られたデータを用いた。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】

シソーラス用語： 回転機械 ,  機械要素 ,  *故障検出 ,  *誘導電動機 ,  電気的性質 ,  学習モデル ,  警報 ,  軸受 ,  *故障
準シソーラス用語： 実験研究 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電流信号 ,  誘導電動機 ,  故障検出 ,  分類器