文献

J-GLOBAL ID：201702233525870371   整理番号：17A0066143

HHT端点効果を最適化する新しい方法【JST・京大機械翻訳】

A New Method to Optimize Endpoint Effect in HHT

著者 (5件)： Zhao Jun (College of Metrology & Measurement Engineering, China Jiliang University) ,  Li Linfeng (College of Metrology & Measurement Engineering, China Jiliang University) ,  Guo Tiantai (College of Metrology & Measurement Engineering, China Jiliang University) ,  Wang Daodang (College of Metrology & Measurement Engineering, China Jiliang University) ,  Kong Ming (College of Metrology & Measurement Engineering, China Jiliang University)
資料名： Jiliang Xuebao  (Jiliang Xuebao)
巻： 37  号： 5  ページ： 509-514  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2540A  ISSN： 1000-1158  CODEN： JIXUEU  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： 回転機械の故障診断において、HILBERT-HUANG変換(HHT)方法は故障特徴信号および分解結果の時間-周波数分析を抽出するのに常用されているが、HHTでは端点効果問題が出現し、しかも混合モードと非ゼロモードモード関数(IMF)などの一連の問題が生じる。この問題を解決するために,一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)と境界局所特徴スケール(拡張)を結合する方法を提案して,信号を拡張して,経験的モード分解(EMD)を実行した。シミュレーションと故障実験を通して,時間領域,周波数領域,およびHILBERT-黄譜の相関パラメータの下で,提案した方法の有効性を実証した。実験結果は以下を示す。この方法は,HHTにおけるエンドポイント効果を効果的に抑制することができ,モードと偽IMF成分を軽減することができ,信号の真の構成成分を正確に表現することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回転機械 ,  混合モード ,  故障診断 ,  周波数領域 ,  故障 ,  *最適化 ,  周波数解析
準シソーラス用語： エンドポイント ,  時間領域 ,  経験的モード分解 ,  一般回帰ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： metrology ,  fault diagnosis ,  rotating machinery ,  HHT ,  end effect ,  modal aliasing ,  BLCC ,  GRNN

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (2件)： HHT ,  最適化