| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2023-03-10 16:40
コピュラによるベアリング連鎖故障の統計的検知方法に関する一考察 ○木村光宏(法政大)・太田修平(神奈川大) R2022-56 |
| 抄録 |
(和) |
本研究では,加速試験の環境にあって状態が監視されている4連装されたベアリングの実験装置から採取された,各ベアリングの状態観測値としての振動データをコピュラを用いて分析することにより,データ間の依存性とベアリングの連鎖故障に関して仮説を設けた上で,連鎖故障の統計的な検知に関して検討する.またコピュラについても簡単ではあるが基礎的事項について紹介する |
| (英) |
The present paper analyzes the IMS dataset from an accelerated testing environment of four coaxially mounted roller element bearings. One of our aims is to find specific knowledge of cascading failures among the bearings' deterioration and the statistical dependency extracted from the dataset analysis with copula functions. We also briefly introduce the copula functions and their analysis procedures. |
| キーワード |
(和) |
連鎖故障 / ベアリング / IMSデータセット / コピュラ / 分散ガンマ分布 / ベッセル関数分布 / / |
| (英) |
cascading failure / bearing / IMS dataset / copula / variance-gamma distribution / Bessel function distribution / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 420, R2022-56, pp. 47-52, 2023年3月. |
| 資料番号 |
R2022-56 |
| 発行日 |
2023-03-03 (R) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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R2022-56 |