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J-GLOBAL ID：201502221361320170   整理番号：15A1178011

経験的モード分解しきい値に基づく転がり軸受故障振動信号の雑音除去【Powered by NICT】

De-noising of rolling bearing fault vibration signal based on empirical mode decomposition threshold

著者 (3件)： Bao Guangqing (Coll. of Electrical and Information Engineering, Lanzhou Univ. of Technol., Lanzhou) ,  Chang Yong (Coll. of Electrical and Information Engineering, Lanzhou Univ. of Technol., Lanzhou) ,  Yang Guojin (Coll. of Electrical and Information Engineering, Lanzhou Univ. of Technol., Lanzhou)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 51  号： 10  ページ： 205-210  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 実際の信号干渉の分析におけるランダム雑音信号,有用な情報を得る真剣に影響に起因する,本論文では,ウェーブレットしきい値雑音除去原理は,経験的モード分解(EMD)に適用し,EMD閾値ノイズ除去法を提案した。実際のノイズ信号EMDに最初に,各固有モード関数(IMF)は,適応しきい値雑音除去を採用し,信号の雑音除去後の信号とがを再構築する後分解に従って,有用な情報を得るために解析を進めている。最後に比較研究における実際的な工学的故障振動信号解析に適用した方法と伝統的な雑音除去方法は,雑音除去性能の方法は優れていたが,より高い信号対雑音電力比と故障特徴周波数の実際の信号抽出を効果的に得ることができることを示し,雑音除去診断効果が明らかである。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信号解析 ,  波束 ,  *雑音除去 ,  電力 ,  雑音低減 ,  転がり軸受 ,  再構成 ,  *雑音 ,  *故障 ,  不規則雑音
準シソーラス用語： 信号抽出 ,  比較研究 ,  固有モード関数 ,  *振動信号 ,  *経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 経験的モード分解 ,  しきい値 ,  転がり軸受 ,  故障 ,  振動信号 ,  雑音除去