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J-GLOBAL ID：201702271968878959   整理番号：17A0261021

特異値分解と変分模態分解に基づく軸受故障特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Fault feature extraction of bearing faults based on singular value decomposition and variational modal decomposition

著者 (3件)： Zhao Hongshan (School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University(Baoding)) ,  Guo Shuangwei (School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University(Baoding)) ,  Gao Duo (School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University(Baoding))
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 35  号： 22  ページ： 183-188  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 軸受故障を効果的に抽出するために,特異値分解と特異値分解に基づく故障特徴抽出法を提案した。故障信号を変分模態分解することにより,モード関数を得た。尖度指標に基づき,故障情報を含む固有モード関数を選択し,信号再構成を行った。特異値分解雑音除去技術を用いて,再構成信号を処理し,信号対雑音比を改善した。最後に,雑音除去信号をエンベロープ復調によって抽出し,故障特性周波数を抽出した。一般的故障特徴抽出方法と比較して,提案方法は,転がり軸受の典型的故障を効果的に識別することができ,そして,故障特性を,効果的に識別することができ,そして,転がり軸受の故障診断効果を改善することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 固有振動数 ,  再構成 ,  *軸受 ,  転がり軸受 ,  SN比 ,  *故障 ,  故障診断 ,  *特異値分解 ,  復調 ,  *特徴抽出 ,  雑音除去 ,  *変分法
準シソーラス用語： 信号再構成 ,  固有モード関数 ,  尖度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： variational mode decomposition ,  singular value decomposition ,  rolling bearing ,  fault features extraction

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 特異値分解 ,  変分 ,  分解 ,  軸受 ,  故障 ,  特徴抽出