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J-GLOBAL ID：201902263930955549   整理番号：19A2178639

翼先端タイミング:生データからパラメータ同定まで【JST・京大機械翻訳】

Blade Tip Timing: from Raw Data to Parameters Identification

著者 (7件)： Wu Shuming (State Key Laboratory for Manufacturing and Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Chen Xuefeng (State Key Laboratory for Manufacturing and Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Russhard Pete (EMTD Measurement Ltd., London, United Kindom) ,  Yan Ruqiang (State Key Laboratory for Manufacturing and Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Tian Shaohua (State Key Laboratory for Manufacturing and Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Wang Shibin (State Key Laboratory for Manufacturing and Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Zhao Zhibin (State Key Laboratory for Manufacturing and Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： I2MTC  ページ： 1-5  発行年： 2019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： ブレードTip Timing(BTT)法は,ブレードの健康監視のためにますます実装されている。しかし,それらのほとんどは,共鳴の位置が知られている以前の知識に基づいている。実際のBTT試験は通常10時間以上を要するので,測定された生データからのすべての共鳴を手動で正確に排除することは現実的ではない。さらに,BTTデータ解析には,その固有のアンダーサンプリングと不均一な欠点がある。本論文では,BTTベースのブレードヘルスモニタリングのための簡単ではあるが効果的な方法を提示した。この方法は,相互相関とSavitzky Golayフィルタを用いて共鳴領域を位置決めする自動共鳴認識から始まる。次に,共振振動のパラメータを同定するために,適応的に再加重された最小二乗法周期性アルゴリズムを設計した。アルゴリズムの有効性をシミュレーションと実試験データの両方を用いて試験した。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： 有効性 ,  データ解析 ,  共振 ,  最小二乗法 ,  *共鳴 ,  アルゴリズム ,  フィルタ
準シソーラス用語： 周期性 ,  加重 ,  相互相関 ,  ヘルスモニタリング ,  アンダーサンプリング ,  健康調査 ,  *パラメータ同定 ,  *生データ , 【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 (3件)： 翼 ,  生データ ,  パラメータ同定