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J-GLOBAL ID：201702210189482121   整理番号：17A1530751

改良MF-DFAに基づく油圧ポンプの劣化特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Tian Zaike (軍械工程学院導弾工程系 石家庄050003) ,  Li Hongru (軍械工程学院導弾工程系 石家庄050003) ,  Sun Jian (軍械工程学院導弾工程系 石家庄050003) ,  Xu Baohua (軍械工程学院導弾工程系 石家庄050003)
資料名： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan  (Zhendong Ceshi Yu Zhenduan)
巻： 37  号： 1  ページ： 140-146  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2749A  ISSN： 1004-6801  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： 油圧ポンプの振動信号には,通常,非線形性と低い信号対雑音比(SNR)の特性がある。本論文では,改良マルチフラクタルフラクタルトレンド解析(MF-DFA)に基づく油圧ポンプの性能劣化特性を抽出するための新しい方法を提案した。まず第一に,スライディングウィンドウ技術を導入して,従来のMF-DFA法における時間系列データ分割における欠点を改善し,MF-DFA法の計算精度を改善した。次に,改良されたMF-DFA法を用いて,油圧ポンプの多重フラクタルスペクトルパラメータを計算し,異なるフラクタルスペクトルパラメータが油圧ポンプの劣化状態に対する応答能力を分析し,特異指数α0と多重フラクタルスペクトル幅△αを退化特徴量として選択した。最後に,油圧ポンプの異なる劣化状態における実際の測定データを例として,提案したアルゴリズムの有効性を検証した。実験結果は,提案した方法が,油圧ポンプの劣化特性を正確に抽出することができて,劣化状態認識の精度を改良することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 非線形性 ,  *油圧ポンプ ,  SN比 ,  *特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  多重化
準シソーラス用語： 特徴量 ,  計算精度 ,  スライディングウィンドウ ,  性能劣化 ,  傾向解析 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  AD・DA変換回路  (NC05080M) ,  信号理論  (ND02020G) ,  固体の機械的性質一般  (BL01021C) ,  空気調和装置一般  (PC02010U)

タイトルに関連する用語 (2件)： 油圧ポンプ ,  特徴抽出法