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J-GLOBAL ID：201702285236058643   整理番号：17A0145803

非定常運転条件の下での歯車故障検出のための再割当ウェーブレットスケイログラム【Powered by NICT】

Reassigned wavelet scalogram for gear fault detection under nonstationary operational conditions

著者 (3件)： Chen Xiaowang (School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Feng Zhipeng (School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Zhao Chuan (School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PHM (Chengdu)  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歯車伝送システムは,風力タービン,ヘリコプタと大型トラックの広範な使用を有し,それらの故障検出は産業安全を確実にするために極めて重要である。しかし,それらはしばしば非定常条件,機械的劣化を加速し,一方,時間あるいは周波数領域解析によって同定できるほとんど,時変特性をもたらす下で行った。時間-周波数解析は,時間と周波数情報の直感的提示を提供しよく利用されている,限られた時間-周波数分解能と断面term/inner intereferencesは従来の線形または双線形法による正確な故障同定を妨げる。再指定ウェーブレットスカログラム,微細な時間周波数解像度と交差項の自由な性質の利点を持ち,非定常条件下で歯車故障を明らかにするために適用した。伝統的な時間-周波数表現の利点は,数値シミュレートした歯車箱振動信号を用いて実証した,実験室実験的評価の結果は,実際の歯車故障を成功裏に診断されることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヘリコプタ ,  *故障検出 ,  線形性 ,  *故障 ,  歯車箱 ,  周波数 ,  風車 ,  分解能 ,  *非定常運転
準シソーラス用語： 実験室試験 ,  振動信号 ,  周波数分解能 ,  時間周波数解析 ,  周波数領域解析 ,  *非定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非定常 ,  歯車 ,  故障検出 ,  割当