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J-GLOBAL ID：201902256391707757   整理番号：19A0623846

ガスタービン欠陥診断における主成分分析法の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of principal component analysis approach in gas turbine defect diagnosis

著者 (4件)： Bachir AIili (Gas Turbine Joint Research Team, University of Djelfa, Djelfa, Algeria) ,  Hafaifa Ahmed (Gas Turbine Joint Research Team, University of Djelfa, Djelfa, Algeria) ,  Guemana Mouloud (Gas Turbine Joint Research Team, University of Djelfa, Djelfa, Algeria) ,  Hadroug Nadii (Gas Turbine Joint Research Team, University of Djelfa, Djelfa, Algeria)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASS  ページ： 1-6  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： 予測保全は,故障を避けるために,装置のエージングを診断し,決定するツールを必要とする。多数のオフラインおよびオンライン診断および監視システムが提案されている。振動解析法による監視は非常に良く,ガスタービンの運転のイメージを与える。振動周波数の解析は欠陥成分を示すことができる。振動の振幅が成分の減衰を増加させる傾向にあるならば,時間を通して期待される。ガスタービン組立は,常に許容範囲があるので,いくつかの要素が損傷の兆候を示しているにもかかわらず,一般的に良好な条件にある。パラメータ監視は重要な成分の状態と損傷の指標を監視するために行われている。PCA法の適用は,ガスタービン状態を監視するために振動信号に基づく欠陥の診断と分類に新しいアプローチを提案する。振動故障が発生するとき,正常速度のための振動信号の特性には,信号の周波数に関して多くの差異がある。FFT例振動信号の周波数と振幅を有する故障を検出するために,最も一般的な故障検出技術を提案した。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 ,  *故障診断 ,  許容範囲 ,  故障検出 ,  *ガスタービン ,  故障 ,  監視装置 ,  振動数
準シソーラス用語： 振動信号 ,  オンライン診断 ,  オフライン ,  予測保守 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ガスタービン ,  欠陥診断 ,  主成分分析法 ,  応用