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J-GLOBAL ID：201702213883669729   整理番号：17A0740571

CEEMDANに基づく転がり軸受の故障診断法

A fault diagnosis method of rolling element bearings based on CEEMDAN

著者 (4件)： LEI Yaguo (Xi’an Jiaotong Univ., Xi’an, CHN) ,  LIU Zongyao (Xi’an Jiaotong Univ., Xi’an, CHN) ,  OUAZRI Julien (Xi’an Jiaotong Univ., Xi’an, CHN) ,  LIN Jing (Xi’an Jiaotong Univ., Xi’an, CHN)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part C. Journal of Mechanical Engineering Science  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part C. Journal of Mechanical Engineering Science)
巻： 231  号： 10  ページ： 1804-1815  発行年： 2017年05月 
JST資料番号： H0720A  ISSN： 0954-4062  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Ensemble経験的モード分解法(EEMD)は,経験的モード分解法(EMD)の援用として,転がり軸受の故障診断に広く使用されている。しかしEEMDによって生成される固有モード関数(IMF)は,しばしば残留ノイズを含み,分析される信号に異なる白色ガウス雑音を加えれば,異なる数のIMFが生成され,異なる数のIMFによって平均化が難しくなる。これらの2つの欠点を緩和するために,適応雑音による完全アンサンブル経験的モード分解(CEEMDAN)が提示されている。CEEMDANの利点を生かして,ノイズの多い信号から弱い特性を抽出するため,CEEMDANに基づく転がり軸受の新しい故障診断方法を提案した。本方法では,特定のノイズが各段階で加えられ,各IMF抽出後に,固有の残差が計算される。このようにして,最終的な平均化の問題を解決し,ノイズの少ないIMFを得る。シミュレートされた信号を,提案方法の有効性を示すために使用し,分解結果は,この方法がEEMDよりも正確なIMFを取得できることを示した。提案手法をさらに実証するために,機関車用転がり軸受の故障診断に適用した。診断結果は,CEEMDANに基づく方法が,転がり要素ベアリングの故障特性情報を良く表せることができることが示された。

シソーラス用語： *転がり軸受 ,  *故障診断 ,  周波数解析 ,  *機関車 ,  周波数推定
準シソーラス用語： 経験的モード分解 ,  アンサンブル経験的モード分解 ,  固有モード関数

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  動力車  (QH03000G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 転がり軸受 ,  故障診断