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J-GLOBAL ID：201902275352165190   整理番号：19A0524801

状態監視信号のスパース表現に基づく風力タービン軸受故障診断【JST・京大機械翻訳】

Wind turbine bearing fault diagnosis based on sparse representation of condition monitoring signals

著者 (3件)： Wang Jun (Power and Energy Systems Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588-0511 USA) ,  Qiao Wei (Power and Energy Systems Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588-0511 USA) ,  Qu Liyan (Power and Energy Systems Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588-0511 USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ECCE  ページ： 3696-3702  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： 大規模な状態監視信号のスパース表現は,風力タービンの故障診断におけるデータ貯蔵と伝送のためのコストを節約するための有効な手法である。本論文では,特に変動速度条件下で動作する風力タービンの振動信号を支持するために設計された新しい辞書上でのスパース表現法を検討した。最初に,振動信号に含まれる風力タービンの時変軸回転周波数(SRF)を,振動信号と同時に記録された発電機電流信号から推定した。次に,時変余弦パケットと呼ばれる基本関数をSRFで変化させる新しい辞書を設計した。最後に,振動エンベロープ信号のスパース係数スペクトル(SCS)を,新しい辞書上の信号投影のスパース係数によって構築した。提案したスパース表現法の長所は,設計した辞書が振動信号の主周波数の変動に適応できることである。設計された辞書上の非ゼロスパース係数は,振動信号に含まれる主要な次数成分を表す。したがって,可能なベアリング故障特性次数を,振動エンベロープ信号のSCSから同定することができた。実験室と現場試験の結果は,新しいスパース表現法によって得られたスパース係数が軸受振動信号の表現に適しており,SCSが直接駆動風力タービンの故障診断に有効であることを示した。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： パケット ,  監視信号 ,  データ蓄積 ,  *軸受 ,  現場試験 ,  *風車 ,  エンベロープ ,  *故障 ,  スペクトル ,  *故障診断
準シソーラス用語： ダイレクトドライブ ,  次数 ,  スパース ,  振動信号 ,  *スパース表現 , 【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 (5件)： 状態監視 ,  スパース表現 ,  風力タービン ,  軸受 ,  故障診断