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J-GLOBAL ID：201602237311594881   整理番号：16A0070053

EMDエントロピーの特徴融合に基づくころ軸受の故障診断の方法【Powered by NICT】

Method of roller bearing fault diagnosis based on feature fusion of EMD entropy

著者 (2件)： Xiang Dan (School of Automatization, Guangdong Polytechnic Normal Univ., Guangzhou) ,  Cen Jian (School of Automatization, Guangdong Polytechnic Normal Univ., Guangzhou)
資料名： Hangkong Dongli Xuebao  (Hangkong Dongli Xuebao)
巻： 30  号： 5  ページ： 1149-1155  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2110A  ISSN： 1000-8055  CODEN： HDOXE5  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： ころ軸受の故障診断と故障特徴の非線形関係のための単一故障信号の限界を検討した。情報融合の理論から出発して,ころ軸受欠陥診断問題を扱うための特徴としてエントロピーの非線形動力学パラメータを用いて提案した経験的モード分解(EMD)エントロピーの特徴融合に基づく方法であった。初めに,EMDは元の信号に対し行い,EMDのための適応型多重解像度の特性に基づいて,EMDを用いて再建された固有モード関数(IMF)ベース信号のエントロピーを計算した。次に,状態特徴の情報融合は補完的特徴を抽出するために,カーネル主成分分析(KPCA)を用いて実施した。最後に,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて,抽出した融合特徴を用いることによる故障を診断した。転がり軸受の故障診断の実験は,提案した方法はクパクのEMD,情報エントロピー理論と強い非線形処理を組み合わせたものであることを示すため,ころ軸受欠陥診断に利用できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 転がり軸受 ,  *ころ軸受 ,  非線形力学 ,  *故障診断 ,  *エントロピー ,  サポートベクトルマシン ,  *故障
準シソーラス用語： 情報エントロピー ,  カーネル主成分分析 ,  固有モード関数 ,  多重解像度 ,  経験的モード分解 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： エントロピー ,  特徴融合 ,  ころ軸受 ,  故障診断