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J-GLOBAL ID：201502208963747089   整理番号：15A0687134

位相空間で回転機械再構築の特長を混合するためのEEMD独立抽出

EEMD Independent Extraction for Mixing Features of Rotating Machinery Reconstructed in Phase Space

著者 (4件)： MA Zaichao (Xi’an Jiaotong Univ., Xi’an, CHN) ,  WEN Guangrui (Xi’an Jiaotong Univ., Xi’an, CHN) ,  WEN Guangrui (Xinjiang Univ., Wulumuqi, CHN) ,  JIANG Cheng (Xi’an Jiaotong Univ., Xi’an, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 15  号： 4  ページ： 8550-8569 (WEB ONLY)  発行年： 2015年04月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経験的モード分解(EMD)は,非線形および非定常信号に対するその適応分解特性のために,回転機械の振動解析に広く使用されている。しかし,EMDは,独立して,特徴を抽出することは困難であるモード混合に苦慮している。アンサンブルEMD(EEMD)として知られている改良されたEMDが,提案されているが,モード混合はある程度緩和される。また,EEMDは,追加雑音の大きさを決定する必要がある。本稿では,EEMDを変更するための位相空間再構築(PSR)とマニホールド学習(ML)を統合した位相空間アンサンブル経験的モード分解(PSEEMD)を提案した。著者等はまた,PSEEMDの原理及び詳細な手順を述べ,シミュレーション信号およびラビング回転子から導出した実際の振動信号の分析を行った。結果は,PSEEMDが,検討信号からミキシング機能を抽出する際に,また必要な追加された雑音の振幅を最適化する際に,EEMDよりも効率的で便利であることを示した。加えて,PSEEMDは,一定量の雑音で干渉をうける弱い特徴を抽出することができた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *回転機械 ,  *振動解析 ,  *モード解析 ,  分解 ,  雑音 ,  特徴抽出 ,  位相空間 ,  周波数解析 ,  ラビング ,  信号 ,  振動 ,  回転子
準シソーラス用語： アンサンブル経験的モード分解 ,  モード分解 ,  振動信号

分類 (1件)： その他の機械要素  (QB01120F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 位相空間 ,  回転機械 ,  再構築 ,  特長