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J-GLOBAL ID：201602206718834192   整理番号：16A0173526

ウミルミルに基づく混合領域における転がり軸受の故障診断【Powered by NICT】

Fault diagnosis of rolling bearings in mixed domain based on WMRMR

著者 (4件)： Dai Haomin (Inst. of Aircraft Detection and Application, Coll. of Naval Aeronautical and Engineering, Yantai) ,  Xu Aiqiang (Inst. of Aircraft Detection and Application, Coll. of Naval Aeronautical and Engineering, Yantai) ,  Li Wenfeng (Inst. of Aircraft Detection and Application, Coll. of Naval Aeronautical and Engineering, Yantai) ,  Sun Weichao (Inst. of Aircraft Detection and Application, Coll. of Naval Aeronautical and Engineering, Yantai)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 34  号： 19  ページ： 57-61  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  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： 時間領域,周波数領域と時間-周波数領域で有効な特徴を最大限に発揮させ,転がり軸受故障診断の精度を向上させるために,混合ドメイン特徴構築手法を提案した。それに伴い,時間領域および周波数領域の特徴は,元の信号を用いて発生させた,HilbertスペクトルのEMDと特異値を得た固有モード関数の順列エントロピーは時間周波数領域特徴集合として抽出し,混合領域特徴集合は単一分域特徴よりも軸受軌道状態を反映するより完全かつ正確に行った。高すぎる寸法と重篤な冗長性の欠点を有する混合領域特徴集合を目指して,重み付き最小冗長性最大関連性(ウミルミル)に基づく特徴選択法を提案し,それが,サポートベクトルマシンの分類精度に基づき,7の主要な特徴ベクトルを選択できた。試験結果は,「混合領域特徴選択の分類精度はウミルミルに基づいて98%に達することができることを示し,軸受欠陥情報を効率よく同定できた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 冗長性 ,  スペクトル ,  エントロピー ,  特徴選択 ,  周波数領域 ,  サポートベクトルマシン ,  *転がり軸受 ,  *軸受 ,  順列 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  分類精度 ,  固有モード関数 ,  時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  その他のシステムプログラミング  (JD03070M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 転がり軸受 ,  故障診断