ヒルベルトハン変換を用いた電動機軸受の異常検出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-146

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Bearing Fault Detection in Induction Motors with Hilbert-Huang Transformation

著者名: 月間満（大阪電気通信大学）,安枝裕希（大阪電気通信大学）

著者名(英語): Mitsuru Tsukima (Osaka Electro-Communication University),Yuki Yasueda (Osaka Electro-Communication University)

キーワード: ヒルベルトハン変換|EMD|誘導電動機|軸受|Hilbert-Huang Transformation|EMD|induction motors|bearings

要約(日本語): 工場やプラントでは、多くの動力用モータが稼働している。近年の人手不足およびIoT技術の進展に伴い、モータのオンライン自動監視技術が求められている。モータの故障要因のトップは軸受の異常であるが、これを検出する技術として電流徴候解析が知られている。しかし、フーリエ変換によるスペクトル信号は微弱であるという課題がある。これは検出される異常信号が非定常であることに原因があるものと考えられる。そこで、非定常信号の解析に有利とされるヒルベルトハン変換を検討した。異常軸受を模擬したモータを使って検証実験を行いヒルベルト

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 382 Kバイト