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J-GLOBAL ID：201702225928621243   Reference number：17A0391735

Bearing Weak Fault Signal Detection Based on Adaptive Multi-stable Stochastic Resonance

マルチ定常状態確率共鳴に基づくベアリングの弱い故障信号の検出【JST・京大機械翻訳】

Author (3)： Feng Yi (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology) ,  Lu Baochun (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology) ,  Zhang Dengfeng (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology)
Material： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan
Volume： 36  Issue： 6  Page： 1168-1174,1240,1241  Publication year： 2016 
JST Material Number： C2749A  ISSN： 1004-6801  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： China (CHN)  Language： CHINESE (ZH)

Abstract/Point： In light of the low efficiency...

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Thesaurus term： noise(signal) ,  bearing ,  fabric properties ,  optimization ,  *failure ,  natural frequency ,  spectrum
Semi thesaurus term： 周波数成分 ,  振動信号 ,  信号源 ,  アントアルゴリズム ,  入力信号 ,  *確率共鳴 ,  *定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (4)： rolling bearing ,  envelope signal ,  multi-stable ,  stochastic resonance

JST classification (3)： Numerical computation  (JE02000J) ,  Assembly of machines  (QC05000F) ,  Process control  (KB03030P)

Terms in the title (5)： マルチ ,  定常状態 ,  確率共鳴 ,  ベアリング ,  故障