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J-GLOBAL ID：202102287629460874   整理番号：21A2981979

低コストエッジコンピューティング技術に基づくモータの故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis of motor based on low cost edge computing technology

著者 (5件)： Lai Yi-Homg (Xiamen University Tan Kah Kee College,School of Mechanical and Electrical Engineering,Zhangzhou,P.R.China,363105) ,  Zhang Ye-Cheng (Xiamen University Tan Kah Kee College,School of Mechanical and Electrical Engineering,Zhangzhou,P.R.China,363105) ,  Fang Liang (Xiamen University Tan Kah Kee College,School of Mechanical and Electrical Engineering,Zhangzhou,P.R.China,363105) ,  Wang Chiao-Sheng (National Sun Yat-sen University,Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering,Kaohsiung,Taiwan, R.O.C.,80424) ,  Pemg Jau-Woei (National Sun Yat-sen University,Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering,Kaohsiung,Taiwan, R.O.C.,80424)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISCE  ページ： 635-638  発行年： 2020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： 工業用モノのインターネットの応用は急速に成長している。エッジコンピューティング技術によるインテリジェントデバイス診断は,スマート工場における装置安全性のための重要な可能性を有する。本論文では,低コストのエッジ計算に基づくモータ故障診断システムを開発した。提案したシステムは故障診断のためにモータ固定子電流信号を使用する。周波数ベースMSAF-RATIO30アルゴリズムとKNN分類器を用いて故障のタイプを評価した。実験シナリオは,15種類の運転速度を有するモータの3つの条件を含む。結果は,提案システムの精度が97.1%に達することができることを検証した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  *電動機 ,  走行速度 ,  固定子 ,  *故障診断
準シソーラス用語： モノのインターネット ,  *エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： エッジコンピューティング ,  故障診断