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J-GLOBAL ID：201902275357619002   整理番号：19A2025244

時変運転条件下での二重ロータ装置のためのSVDDとK平均に基づく早期警報法【JST・京大機械翻訳】

A SVDD and K-Means Based Early Warning Method for Dual-Rotor Equipment under Time-Varying Operating Conditions

著者 (4件)： Jiang Zhinong ( College of Mechanical and Electrical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Hu Minghui ( College of Mechanical and Electrical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Feng Kun ( College of Mechanical and Electrical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Wang Hao ( College of Mechanical and Electrical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China)
資料名： Shock and Vibration  (Shock and Vibration)
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2039A  ISSN： 1070-9622  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 頻繁に時間変化する運転条件の下で,ガスタービンのような二重回転子を有する装置は,異なる回転速度を有する2つの回転子によって影響される。固定閾値の警報法は,時変運転条件の影響を考慮することができない。したがって,これらの方法は二重回転子装置の監視に適していない。本論文では,時変運転条件下での二重回転子装置の早期警報法を提案した。警報閾値に及ぼす二重回転子の時変回転速度の影響を考察した。最初に,操作条件を,二重回転子の回転速度に従って,いくつかの限られた間隔に分割した。第二に,各間隔内の列車データをSVDDにより処理し,振動の許容範囲(すなわち警報閾値)を決定した。運転条件の各間隔の警報閾値を得た。警報閾値は球として表すことができ,その制御パラメータは中心と半径の座標である。次に,その警報状態を判断する試験データのクラスタ中心を,K平均を通して抽出することができた。最後に,警報状態を,クラスタ中心を対応する球と比較することによって得ることができた。実験を行い,提案した方法を検証した。Copyright 2018 Zhinong Jiang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 経時変化 ,  *警報 ,  許容範囲 ,  ガスタービン ,  *回転子 ,  クラスタ ,  回転数 ,  *運転
準シソーラス用語： 試験データ ,  制御パラメータ ,  操作条件 ,  *運転条件 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電動機  (NB07030U) ,  発電機  (NB07020J) ,  送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

引用文献 (42件)：

• H. R. Depold, J. Siegel, "Using diagnostics and prognostics to minimize the cost of ownership of gas turbines," Proceedings of the 2006 ASME 51st Turbo Expo, pp. 845-851, May 2006.
• E. Hindle, R. Van Stone, C. Brogan, J. Vandike, K. Dale, N. Gibson, "A prognostic and diagnostic approach to engine health management," Proceedings of the 2006 ASME 51st Turbo Expo, pp. 673-680, May 2006.
• D. Balevic, "Heavy-duty gas turbine operating and maintenance considerations," GER, 2003.
• J. B. Ali, N. Fnaiech, L. Saidi, B. Chebel-Morello, F. Fnaiech, "Application of empirical mode decomposition and artificial neural network for automatic bearing fault diagnosis based on vibration signals," Applied Acoustics, vol. 89, pp. 16-27, 2015.
• A. Widodo, B. Yang, "Support vector machine in machine condition monitoring and fault diagnosis," Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 21, no. 6, pp. 2560-2574, 2007.

タイトルに関連する用語 (5件)： 時 ,  ロータ ,  平均 ,  早期 ,  警報