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J-GLOBAL ID：201602280960654232   整理番号：16A0696509

粒子フィルタ前処理とkurtogramに基づく回転要素軸受の初期特徴抽出【Powered by NICT】

Incipient feature extraction for rolling element bearing based on particle filter preprocessing and kurtogram

著者 (3件)： Li H.K. (Dalian School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Ren Y. J. (School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Yang R. (School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： I2MTC  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： を提案したので,高速のクルトグラム(FK)は,転がり要素軸受(REB)の故障診断に広く研究されている。しかし騒音は分類精度に大きく影響を及ぼすとしての性能は,REBの初期特徴抽出と故障診断として低い。信号対雑音比(SNR)を効果的に改善する方法であるFKに基づく特性周波数(CF)決定のために重要である。本研究では,SNRは,雑音干渉を満足する粒子フィルタ(PF)を用いて改善することができる。ノイズ除去後のFKの改善に有用である。,分析信号のための状態空間関数を構築し,起源信号のバックグラウンド雑音はPFを用いて抽出するとSN比を改善することができる。最適バンドはPF前処理後のFKを用いて選択した。最後に,断層CFはスペクトル解析を用いて得ることができる。REBのためのシミュレーションとモニターされた振動信号は,この方法の有効性を検証するために使用した。は,提案した方法がREB断層初期分類にFKとEMD型Kurtogramのそれと比較してより良い性能を持つと結論できる。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  SN比 ,  雑音低減 ,  故障診断 ,  固有振動数 ,  *軸受 ,  騒音 ,  雑音 ,  *特徴抽出 ,  スペクトル解析 ,  *前処理
準シソーラス用語： 振動信号 ,  状態空間 ,  分類精度 ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 粒子フィルタ ,  前処理 ,  回転要素 ,  軸受 ,  初期 ,  特徴抽出