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J-GLOBAL ID：202002222517685011   整理番号：20A2014295

往復圧縮機の故障診断のための熱画像と畳込みニューラルネットワークを用いる評価研究【JST・京大機械翻訳】

An Evaluating Study of Using Thermal Imaging and Convolutional Neural Network for Fault Diagnosis of Reciprocating Compressors

著者 (6件)： Deng Rongfeng (Beijing Institute of Technology, Zhuhai, Zhuhai, Guangdong, China) ,  Tang Xiaoli (Centre for Efficiency and Performance Engineering, University of Huddersfield, Huddersfield, UK) ,  Song Lin (School of Sciences, Chang’an University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Abdulmumeen Abdullahi (Centre for Efficiency and Performance Engineering, University of Huddersfield, Huddersfield, UK) ,  Gu Fengshou (Centre for Efficiency and Performance Engineering, University of Huddersfield, Huddersfield, UK) ,  Ball Andrew D. (Centre for Efficiency and Performance Engineering, University of Huddersfield, Huddersfield, UK)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 166  ページ： 1495-1503  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの工業的応用における必須機械装置として,往復圧縮機は,熱性能故障,機械機能故障および電動機故障に曝され,極度に厳しい壊滅的崩壊をもたらす。一般に,このような故障の存在はデバイスの温度場分布に影響する。赤外線サーモグラフィー技術は,物体の熱放射信号を検出でき,それを画像に変換することができ,それは往復圧縮機システムの条件をモニターするのに敏感で信頼性が高い。本論文では,3種類の故障を非制御温度環境でシミュレートした。往復圧縮機の温度分布信号を,実験プロセス中の熱マップの形で遠隔赤外線カメラによって捉えた。わずかな振盪窓を用いて,実験装置の写真範囲を収穫し,各タイプの画像の30%を,画像位置情報を分類結果に影響するのを防ぐためフリップした。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,3つの一般的な故障操作を分類することによってモニタリングを評価するために含まれている。結果は,熱画像が完全な情報を含み,98.59%以上の分類精度で様々な運転条件の下で往復圧縮機の故障を診断するための有望な技術であることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 温度分布 ,  熱放射 ,  *故障 ,  信頼性 ,  *往復圧縮機 ,  電動機 ,  *故障診断 ,  画像処理 ,  赤外線カメラ ,  サーモグラフィー ,  熱特性 ,  *熱画像 ,  温度場 ,  位置情報
準シソーラス用語： 運転条件 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 往復圧縮機 ,  故障診断 ,  熱イメージング ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN)

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  (BD07032W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 往復圧縮機 ,  故障診断 ,  熱画像 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  評価 ,  研究