機械学習に基づいた誘導電動機のベアリング損傷診断

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-135

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Diagnosis of Bearing Fault in Induction Motor Based on Machine Learning

著者名: 中村久栄（トーエネック）,水野幸男（名古屋工業大学）

著者名(英語): Hisahide Nakamura (Toenec corporation),Yukio Mizuno (Nagoya Institute of Technology)

キーワード: 診断|ベアリング|機械学習|diagnosis|bearing|machine learning

要約(日本語): 本論文では，誘導電動機におけるベアリング損傷の早期診断を目的として機械学習を適用した結果を報告する。
はじめに，回転数が変化する電動機の負荷電流に対して周波数解析を行う。次に，周波数解析により診断に有用な特徴量を抽出する。そして，その特徴量を用いて機械学習を適用したベアリング損傷診断手法を提案する。
最後に，提案手法の有用性を実験により検証する。

本誌掲載ページ: 214-216 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 472 Kバイト