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J-GLOBAL ID：202002234844894842   整理番号：20A0477613

航空エンジン軸受の故障検出:低ランクアプローチのクラスタ化【JST・京大機械翻訳】

Aero-engine bearing fault detection: A clustering low-rank approach

著者 (7件)： Zhang Han (School of Construction Machinery, Chang’an University, Xi’an 710064, China) ,  Zhang Han (Key Laboratory of Road Construction Technology and Equipment, Ministry of Education, Chang’an University, Xi’an 710064, China) ,  Chen Xuefeng (State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Zhang Xiaoli (School of Construction Machinery, Chang’an University, Xi’an 710064, China) ,  Zhang Xiaoli (Key Laboratory of Road Construction Technology and Equipment, Ministry of Education, Chang’an University, Xi’an 710064, China) ,  Ye Benyuan (AECC Sichuan Gas Turbine Research Establishment, Aero Engine Corporation of China, Mian Yang 621000, China) ,  Wang Xin (AECC Sichuan Gas Turbine Research Establishment, Aero Engine Corporation of China, Mian Yang 621000, China)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 138  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 古典的指数減衰特徴波形とは異なり,高速航空エンジン軸受の故障情報は,重複歪または近似調和形態を示し,それは,一般的な軸受診断技術に対する新しい挑戦をもたらす。振動波形の非局所的類似性展望から,本研究は,最初に,強い類似性構造,弱い類似性構造とノイズの間の特異値結合パターンを明らかにして,それは結果的にSVDベースの低ランク領域における重なりコヒーレント病理をもたらした。低ランク正則化理論への適応クラスタリングを活用して,挑戦的な問題を扱うために,調整された診断フレームワーク(dubbed AMS-CluLR)を提案した。AMS-CluLRの主な強調点は,局所特徴波形を多重孤立グループに適応的にクラスタ化することであり,異なる類似性構造がそれらの整合低ランク領域に確実に集中することを保証する。それは,比較的弱い類似性特徴の構造完全性を保ちながら,特異値重複コヒーレント病理を効果的に除去する。さらに,満足な定常解を迅速に達成するために,AMS-CluLRモデルに対する代替最小化ソルバを開発した。埋め込まれたクラスタリング操作の必要性とAMS-CluLRの優位性は,包括的な数値研究のセットを通して大いに調査される。最大25,000rev/minまでの回転速度を有する高速条件の下での航空エンジン軸受実験を,さらに,AMS-CluLRの優位性を確証するために実施した。実験結果は,提案したフレームワークが,情報量と視覚品質の両方に関して,最先端のベアリング故障検出法よりも実質的に優れていることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  *軸受 ,  *故障検出 ,  多重化 ,  *故障 ,  病理 ,  正則化 ,  回転数 ,  近似法 ,  雑音 ,  情報量 ,  完全性 ,  コヒーレンス ,  類似性
準シソーラス用語： *航空エンジン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 航空エンジン軸受 ,  重複歪現象 ,  非局所類似性 ,  適応クラスタリング ,  低ランク正則化 ,  故障検出

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 航空エンジン ,  軸受 ,  故障検出 ,  クラスタ化