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J-GLOBAL ID：202102253408591301   整理番号：21A2869900

パターン認識技術を用いた誘導電動機軸受故障検出【JST・京大機械翻訳】

Induction motors bearing fault detection using pattern recognition techniques

著者 (1件)： Zarei Jafar (Department of Electrical and Electronics Engineering, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 1  ページ： 68-73  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 本論文は,人工ニューラルネットワーク(ANN)を通して誘導電動機軸受の故障診断のためのパターン認識技術に基づく系統的手順を提案する。この方法では,診断能力を改善するために,周波数特徴に対する適切な代替として時間領域特徴の使用を提案した。非常に簡単な計算を用いて信号セグメントの直接処理から特徴を得た。提案アルゴリズムを用いて,健康,内部レース欠陥および外側レース欠陥を含む3つの異なるケースを調査した。ANNsは既知の機械条件に対する実験データの部分集合で訓練された。ネットワークを訓練すると,提案した方法の効率は残りのデータセットを用いて評価される。得られた結果は,時間領域特徴を用いることが,高精度と低計算負荷を有する種々のモータ軸受故障の正確な診断に有効であることを示す。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  *パターン認識 ,  *故障 ,  ネットワーク ,  *軸受 ,  *電動機 ,  故障診断 ,  ニューラルネットワーク ,  *故障検出 ,  *誘導電動機
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  高精度 ,  時間領域 ,  アウターレース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 故障検出 ,  分類 ,  誘導電動機 ,  振動解析 ,  軸受

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： パターン認識 ,  誘導電動機 ,  軸受 ,  故障検出