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J-GLOBAL ID：202102269792473581   整理番号：21A0907058

Bagging統合戦略と多変量状態推定に基づく風力タービンのギアボックス状態監視【JST・京大機械翻訳】

Wind Turbine Gearbox Condition Monitoring Based on Bagging Ensemble Strategy and Multivariate State Estimate Technique

著者 (3件)： Zhao Jinsong (華北電力大学控制与計算机工程学院,保定,071003) ,  Wang Ziqi (華北電力大学控制与計算机工程学院,保定,071003) ,  Liu Zhangliang (華北電力大学控制与計算机工程学院,保定 071003;新能源電力系統国家重点実験室(華北電力大学),北京102206)
資料名： Kexue Jishu yu Gongcheng  (Kexue Jishu yu Gongcheng)
巻： 20  号： 20  ページ： 8180-8186  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4529A  ISSN： 1671-1815  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 風力タービンの歯車箱の故障率と維持コストは相対的に高く、その運行状態をリアルタイムで監視する必要がある。多元状態推定(multivariatestateestimatetechnique,MSET)は常用状態監視方法であるが、記憶行列の規模が大きい時、MSETのオンライン計算のリアルタイム性が悪い。このために,Bagging統合戦略とMSETに基づく新しい方法を提案した。まず第一に,Bagging統合戦略に基づいて,訓練データを複数回ランダムサンプリングして,いくつかの記憶行列の小規模なMSETサブモデルを作り,次に,サブモデルの結果を平均して統合モデルの出力とした。ある2MW風力タービンの運転データを実例として、統合MSETの性能に対して比較実験を行った。結果は以下を示した。精度が等しいという前提で、集成方法の計算時間は従来の方法の60%しかない。統計的プロセス制御技術と組み合わせて,早期警戒閾値とスライディングウィンドウ異常率を設計し,統合MSETの故障警報能力を検証し,その結果,統合方法は,10日前警告歯車箱の実際の故障を早めることができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 警報 ,  故障 ,  故障率 ,  *状態推定 ,  *風車 ,  保全費 ,  比較試験 ,  無作為抽出 ,  *歯車箱 ,  SPC【工程管理】 ,  コーパス
準シソーラス用語： 訓練データ ,  スライディングウィンドウ ,  *状態監視 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 送風機,圧縮機,風車  (QD03000U) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 統合 ,  戦略 ,  多変量 ,  状態推定 ,  風力タービン ,  ギア ,  ボックス ,  状態監視