文献

J-GLOBAL ID：201902239473809135   整理番号：19A1959465

振動ベース法を用いた風力タービン歯車箱の状態監視【JST・京大機械翻訳】

Condition Monitoring of Wind Turbine Gearboxes Using Vibration-Based Methods

著者 (1件)： Lin Jiayao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCTEC  ページ： 1142-1147  発行年： 2017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： 2003年から2012年まで,ギアボックスの凝集ダウンタイムは風力タービンで最も長い。ギアボックスの保全コストは,すべての風力タービンで最も高い。本論文は,風力タービン歯車箱における新しい修理方法論に対する需要の増加とこれらの高価な装置の監視の必要性によって動機づけられる。目的は,損傷状態データを非損傷状態データと区別することである。操作評価,データ収集,特徴抽出および特徴識別を含む歯車箱の条件を監視するいくつかのステップがある。運転評価は,状態監視の性能を正当化し,損傷を定義することである。データ収集は,励起方法,センサタイプ,数と位置,および取得のハードウェアを選択することである。本論文では,Welchの方法と主成分分析(PCA)法を採用して,特徴を抽出した。外部線形解析,多層パーセプトロン(MLP)および動径基底関数(RBF)を適用して,データをそれぞれ識別し,それらの利点および欠点と比較した。結果は,データが特徴を抽出するために首尾よく処理されて,データがこれらの方法によって損傷されるかどうかを分類することを示している。しかし,各方法にはそれ自身の欠点がある。Copyright 2019 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： 主成分分析 ,  *風車 ,  動径基底関数 ,  センサ ,  *歯車箱 ,  データ収集 ,  保全費 ,  多層パーセプトロン ,  特徴抽出 ,  停止時間 ,  凝集 ,  ハードウェア ,  励起
準シソーラス用語： 線形解析 ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 風力タービン ,  歯車箱 ,  状態監視