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J-GLOBAL ID：201702287265459949   整理番号：17A0064979

ブラインドと周波数領域圧縮センシングの軸受複合故障診断における応用【JST・京大機械翻訳】

Blind Deconvolution and Frequency Domain Compressive Sensing Application in Bearing Composite Acoustic Fault Diagnosis

著者 (5件)： Zhou Jun (Faculty of Mechanical & Electrical Engineering, Kunming University of Science & Technology) ,  Wu Xing (Faculty of Mechanical & Electrical Engineering, Kunming University of Science & Technology) ,  Chi Yilin (Faculty of Mechanical & Electrical Engineering, Kunming University of Science & Technology) ,  Pan Nan (Faculty of Mechanical & Electrical Engineering, Kunming University of Science & Technology) ,  Liu Chang (Faculty of Mechanical & Electrical Engineering, Kunming University of Science & Technology)
資料名： Jixie Gongcheng Xuebao  (Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 52  号： 3  ページ： 63-70  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0292A  ISSN： 0577-6686  CODEN： CHHKA2  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： 単一故障信号に対する時域盲解の効果と,従来のスパース成分分析による音響信号の故障解析の問題を解決するために,ブラインド,形態フィルタ,および周波数領域圧縮センシング再構成のためのスパース成分分析に基づく,新しい故障診断法を提案した。時域盲解の畳込みアルゴリズムを用いて,成分の結果を最適化し,音響信号の衝撃成分を抽出した。形態雑音除去法を用いて背景雑音を除去した。ファジィC平均クラスタリングアルゴリズムを用いて,混合マトリックスを推定し,センサマトリックスを再構築し,そして,スパース(ADAPTIVE ADAPTIVE MATCHING 提示,SAMP)の周波数領域圧縮センシングを用いて,信号を再構成した。二重チャネル転がり軸受の軸受信号の解析結果は,この方法が転がり軸受の故障特性を効果的に分離,抽出することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 透視図法 ,  *故障 ,  転がり軸受 ,  最適化 ,  曖昧さ ,  再構成 ,  *軸受 ,  音波信号 ,  畳込み ,  *故障診断 ,  雑音除去 ,  故障解析 ,  *周波数領域
準シソーラス用語： 背景雑音 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： blind deconvolution ,  morphological filtering ,  frequency domain compression sense ,  bearing composite fault ,  acoustic diagnosis

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： ブラインド ,  周波数領域 ,  圧縮センシング ,  軸受 ,  故障診断 ,  応用