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J-GLOBAL ID：202002260691816223   整理番号：20A1131477

ニューラルパターン認識とMLPニューラルネットワークアルゴリズムを用いたかさ歯車の故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis of Bevel Gears Using Neural Pattern Recognition and MLP Neural Network Algorithms

著者 (3件)： Kelesoglu Cemal (Tuzla Piri Reis Vocational and Technical High School, Istanbul, Turkey) ,  Kuecuek Haluk (Department of Electrical & Electronics Engineering, Marmara University, Istanbul, Turkey) ,  Demetguel Mustafa (Department of Mechatronics Engineering, Marmara University, Istanbul, Turkey)
資料名： International Journal of Precision Engineering and Manufacturing  (International Journal of Precision Engineering and Manufacturing)
巻： 21  号： 5  ページ： 843-856  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1070A  ISSN： 2234-7593  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 歯車機構は,自動車,油圧システムから航空システムまでの範囲の回転機械の重要な要素である。より信頼性のある,より安全で,経済的な故障診断法として,このようなシステムの振動と音響の特徴が広く研究されている。異なる操作パラメータで回転する機構の異なる動作時間に対して,音と振動の監視を一緒に組み込んだ研究の数はわずかである。異なる運転時間に沿った軸荷重,軸速度,潤滑レベルおよびアブレシブ汚染のような異なる運転条件の影響を観察するために,傘歯車試験装置を開発した。歯車歯の視覚写真を得ることにより,システム運転条件も監視した。振動と音の信号を記録し,高速Fourier変換とパワースペクトル密度計算により,多重層パーセプトロン(MLP)ベースのニューラルネットワークの開発に用いた特徴と,故障分類目的のためのニューラルパターン認識アルゴリズムを抽出した。音と振動の測定は,傘歯車の故障条件を予測するために,確実に使用できることが示されている。Copyright Korean Society for Precision Engineering 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *パターン認識 ,  航空輸送 ,  *故障 ,  自動車 ,  信頼性 ,  *傘歯車 ,  音響 ,  *故障診断 ,  *ニューラルネットワーク ,  軸方向荷重 ,  高速Fourier変換 ,  パワースペクトル密度 ,  パーセプトロン
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： かさ歯車 ,  振動 ,  音 ,  故障診断 ,  多層パーセプトロン ,  神経パターン認識

分類 (1件)： 歯車,歯車装置  (QB01060O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  かさ歯車 ,  故障診断