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J-GLOBAL ID：201702251244559686   整理番号：17A0073422

白色雑音統計特性とEEMDに基づく高速列車横方向ダンパの故障診断【JST・京大機械翻訳】

Lateral damper fault diagnosis of high-speed train based on statistical characteristics of white noise and EEMD

著者 (2件)： Li Hui (School of Electrical Engineering,Southwest Jiaotong University) ,  Jin Weidong (School of Electrical Engineering,Southwest Jiaotong University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 9  ページ： 2648-2651  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 高速列車の横方向ダンパの故障信号の非線形非定常特性を考慮して,白色雑音統計特性と経験的モード分解(EEMD)に基づく故障診断アルゴリズムを提案した。経験的モード分解(EMD)を用いて,故障信号を雑音除去し,次に,雑音除去後の信号をEEMD分解し,最後に,相関係数を用いて,振動信号の固有モード関数(IMF)を計算することによって,配列エントロピーを計算した。240KM/Hの速度で,高速列車の横方向ダンパの7つの運転条件を診断し,認識率は91.8%に達した。実験結果は,ウェーブレットエントロピーに基づくアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムがより高い認識率とより強いノイズ防止性能を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  雑音除去 ,  *ダンパ ,  エントロピー ,  定常特性 ,  アルゴリズム ,  相関係数 ,  *白色雑音 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 認識率 ,  固有モード関数 ,  振動信号 ,  経験的モード分解 ,  *高速列車 ,  *統計的特性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： high-speed train ,  lateral damper ,  fault diagnosis ,  statistical characteristics of white noise ,  support vector machine ,  ensemble empirical mode decomposition

分類 (3件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  軸受  (QB01020W) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 白色雑音 ,  統計特性 ,  高速列車 ,  横方向 ,  ダンパ ,  故障診断