{"product_id":"ieej-zt20204-178","title":"SVMによるかご型誘導電動機のベアリング損傷診断","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e4-178\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2020\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eDiagnosis of Bearing Failure in Induction Motor Using SVM\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e薄田晴嵐（名古屋工業大学）,エサキムトゥ　パンダラコンシリナータン（名古屋工業大学）,水野幸男（名古屋工業大学）,中村久栄（トーエネック）,浅野恵介（名古屋工業大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eSeiran Usuda (Nagoya Institute of Technology),Shrinathan Esakimuthu Pandarakone (Nagoya Institute of Technology),Yukio Mizuno (Nagoya Institute of Technology),Hisahide Nakamura (TOENEC),Keisuke Asano (Nagoya Institute of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e誘導電動機|ベアリング|傷|負荷電流|周波数スペクトル|ユウドウデンドウキ|ベアリング|キズ|フカデンリュウ|シュウハスウスペクトル\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e幅広い分野で基幹動力として用いられている電動機は高経年のものが多数稼動しているが、経費削減の観点から十分な保守管理はなされていない場合が多い。\n筆者らは、負荷電流の周波数スペクトルから抽出した特徴量と機械学習を用いた電動機の故障診断方法を提案し、ベアリングの傷の大きさや方向の違いを検出できることを示した。今回は、傷の位置を変えて提案手法の有効性を検討した結果を報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e289-290 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46402151710959,"sku":"IEEJ-ZT20204-178-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_f945b482-152c-4c5e-8e82-ed6b3ce994f1.png?v=1744975029","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20204-178","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}