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J-GLOBAL ID：201702291891138346   整理番号：17A0532513

航空機エンジンのキーシステムの知的故障診断方法【JST・京大機械翻訳】

Research on Intelligence Fault Diagnosis Methods of Aeroengine Key System

著者 (5件)： Cui Jianguo (School of Automation,Shenyang Aerospace University) ,  Zheng Wei (School of Automation,Shenyang Aerospace University) ,  Yu Mingyue (School of Automation,Shenyang Aerospace University) ,  Pu Xueping (China Gas Turbine Establishment) ,  Shi Jianqiang (China Gas Turbine Establishment)
資料名： Huoli Yuzhihui Kongzhi  (Huoli Yuzhihui Kongzhi)
巻： 41  号： 11  ページ： 187-191  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2930A  ISSN： 1002-0640  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： 航空機エンジンは非常に複雑なシステムであり、その構造が複雑で、作業環境が悪ため、そのキーシステムの故障を正確に診断することは業界の技術ボトルネックの一つである。本論文では,EMDのウェーブレット閾値雑音除去と主成分分析を結合した方法を提案し,航空機エンジンシステムの故障診断について研究した。実際の航空機エンジンの試験データ収集のために,経験的モード分解(EMD)を用いて,ガスシステムのパラメータ信号をEMDによって分解した。次に,ソフトしきい値関数を用いて雑音除去を行い,信号再構成を行い,航空機エンジンの作動状態の有効なデータを得ることができた。これに基づき,航空エンジンエンジンの主成分分析のための故障診断モデルを設計し,航空機エンジンのための前処理によって得られたデータを用いて,航空機エンジンの故障診断技術を研究した。研究結果により,提案方法は,航空エンジンエンジンの実際の運転中の故障を,良好に診断することができ,そして,それは,重要な実用的価値を持ち,そして,広い応用展望を持った。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  波束 ,  雑音除去 ,  *故障診断 ,  主成分分析 ,  作業環境
準シソーラス用語： 信号再構成 ,  閾値関数 ,  経験的モード分解 ,  *航空エンジン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： aircraft engine ,  fault diagnosis ,  empirical mode decomposition ,  wavelet threshold de-noising ,  principal component analysis

分類 (9件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  その他のディジタル計算機方式  (JC02050G) ,  機械工学一般  (QA01010I) ,  信号理論  (ND02020G) ,  半導体集積回路  (NC03162T) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 航空機エンジン ,  キー ,  故障診断