ファジィ・ニューラルネットワークを用いた回転機の異常診断

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-106

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): Diagnosis Of Rotating machine By Using Fuzzy-neural-network

著者名: 大西秀尚 (関西大学),花岡 毅(関西大学),川田 明(関西大学),林 重雄(関西大学)

著者名(英語): Hidetaka Ohnishi(Kansai University),Takesi Hanaoka(Kansai University),Akira Kwata(Kansai University),sigeo Hayashi(Kansai University)

キーワード: 回転機|異常診断|パワースペクトル密度|ニューラルネットワーク|メンバーシップ関数|ファジィ推論

要約(日本語): 近年、回転機は大型化、高速化が進み、十分な信頼性を維持するためには、コンピューターによる自動監視、診断システムが必要となっている。本研究は、稼働中の回転機において、正常モードの振動スペクトルの形状をニューラルネットワークにより学習させて、メンバーシップ関数の最適化をはかり、これを用いてファジィ推論による異常診断を行った。 その結果、回転機の異常の70パーセントを占める、軸受劣化、ミスアライメント、アンバランス、締付ボルト緩みなどの異常についての判断は、100パーセントの正答率を得ることができた。今後、異常モードの識別をする診断システムを開発することが課題である。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 200 Kバイト