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J-GLOBAL ID：202002268151168215   整理番号：20A0441176

パワー信号を用いた水力タービン翼の残存有効寿命推定【JST・京大機械翻訳】

Remaining Useful Life Estimation of Hydrokinetic Turbine Blades Using Power Signal

著者 (5件)： Huang Yu (Florida Atlantic University,Boca Raton,FL,USA,33431) ,  Tang Yufei (Florida Atlantic University,Boca Raton,FL,USA,33431) ,  VanZwieten James (Florida Atlantic University,Boca Raton,FL,USA,33431) ,  Jiang Guoqian (Yanshan University,Qinhuangdao,Hebei,China,066004) ,  Ding Tao (Xi’an Jiaotong University,Xian,Shaanxi,China,710049)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： PESGM  ページ： 1-5  発行年： 2019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： 海洋水力学(MHK)タービンは,過酷な海洋環境から再生エネルギーを抽出し,そこでは,タービン翼に作用する生物汚損と腐食がシステム性能に影響し,次第に増加する損傷をもたらす。従って,ブレードの残存する有効寿命(RUL)を正確に推定することは,MHKタービンの安全で信頼できる運転を確保するための条件ベースの保全を達成するために重要であり,水力動力学のコストを低減することが重要である。本論文では,適応ニューロファジィ推論システム(ANFIS)と粒子フィルタリング(PF)アプローチに基づく新しいRUL推定法を提案し,ブレード不均衡故障と生成電力信号の間の関係を確立した。ANFISは歴史的故障データを通して訓練され,それは故障伝搬過程を記述するためにm次隠れMarkovモデルで構成される。高次粒子フィルタは,収集した正規化時系列データを通して確率密度関数の形でRULを予測するためにこのMarkovモデルを使用する。結果は,MHKタービン寿命予測のために提案したアプローチの強い可能性を実証した。Copyright 2020 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： 耐用年数 ,  *タービン翼 ,  *水車 ,  再生エネルギー ,  寿命予測 ,  電力 ,  確率密度関数 ,  海洋 ,  隠れMarkovモデル ,  水力学 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  *タービン ,  海洋環境 ,  故障 ,  正規化

分類 (1件)： 送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

タイトルに関連する用語 (6件)： パワー ,  水力 ,  タービン翼 ,  残存 ,  有効寿命 ,  推定