SVMによる誘導電動機ベアリングの電食診断

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-170

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): Corrosion Diagnosis of Induction Motor Bearing Using SVM

著者名: 薄田晴嵐（名古屋工業大学）,浅野恵介（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）

著者名(英語): Seiran Usuda (Nagoya Institute of Technology),Keisuke Asano (Nagoya Institute of Technology),Yukio Mizuno (Nagoya Institute of Technology),Hisahide Nakamura (TOENEC)

キーワード: 誘導電動機|ベアリング|傷|電食|負荷電流|周波数スペクトル|induction|bearing|scratch|corrosion|load current|frequency spectrum

要約(日本語): 誘導電動機は基幹動力源として様々な場所で使用されているが、人手や経費の観点から保守・点検が十分に行われていないものが多く存在する。そこで今回はベアリングの電食を診断対象とし、誘導電動機の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する。 加速試験としてベアリングに電食を発生させ、通電時間10時間毎に負荷電流を測定することを400時間まで行った。負荷電流を解析すると、通電時間によって特徴量分布が変化した。機械学習のひとつであるSVMを用いて故障診断を行った結果、

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 446 Kバイト