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J-GLOBAL ID：201702232473414062   整理番号：17A0806302

大型回転機械の非定常振動信号のEEMD雑音低減方法【JST・京大機械翻訳】

De - noising method for non-stationary vibration signals of large rotating machineries based on ensemble empirical mode decomposition

著者 (3件)： CAO Chong-feng (College of Mechanical and Energy Engineering, Zhejiang University) ,  YANG Shi-xi (College of Mechanical and Energy Engineering, Zhejiang University) ,  YANG Jiang-xin (College of Mechanical and Energy Engineering, Zhejiang University)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 28  号： 9  ページ： 33-38  発行年： 2009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： 非定常機械振動信号の既存の雑音除去方法の欠点を克服するために,補助白色雑音経験的モード分解技術に基づく回転機械の非定常振動信号の雑音除去を提案した。この方法は,経験的モード分解(EEMD)のための経験的モード分解(EEMD)アルゴリズムであり,経験的モード分解における正規分布白色雑音の分解特性を利用する。それは,従来の経験的モード分解ノイズ除去アルゴリズムが,非定常振動信号を処理するとき,モードエイリアシング現象を効果的に抑制することができた。シミュレーション結果と回転子始動過程の振動信号対雑音除去方法,経験的モード分解ノイズ除去方法,およびウェーブレット方法の性能を比較して,結果は,新しい方法が,非定常機械振動信号のノイズ除去においてより高いSN比を持って,GAUSS雑音を除去することができることを示した。また、パルス干渉を有効に低減でき、信号の実際の物理的意味を反映する振動固有モードを抽出することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  シミュレーション ,  パルス ,  アルゴリズム ,  *回転機械 ,  波束 ,  雑音除去 ,  干渉 ,  正規分布 ,  SN比 ,  白色雑音 ,  固有モード
準シソーラス用語： 経験的モード分解 ,  *振動信号 ,  *非定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： de-noising ,  rotating machine ,  running state ,  vibration signal ,  ensemble empirical mode decomposition (EEMD)

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大型 ,  回転機械 ,  雑音低減