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J-GLOBAL ID：201702222664234478   整理番号：17A0887591

弱故障特徴抽出を有する回転要素のための部分エンベロープ解析【Powered by NICT】

Fractional envelope analysis for rolling element bearing weak fault feature extraction

著者 (4件)： Wang Jianhong (School of Science, Nantong University, Nantong 226019, China) ,  Qiao Liyan (School of Engineering, University of California, Merced CA 95343, USA) ,  Ye Yongqiang (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China) ,  Chen YangQuan (School of Engineering, University of California, Merced CA 95343, USA)
資料名： IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica  (IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica)
巻： 4  号： 2  ページ： 353-360  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2424A  ISSN： 2329-9266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 軸受弱い故障特徴抽出は,機械的故障診断と機械状態監視に重要である。Hilbert変換に基づくエンベロープ解析は故障特徴抽出を有するに広く用いられている。Hilbert変換,分数H ilbert変換の一般化を周波数領域で定義し,分数パラメータを用いた空間フィルタの修正に基づいており,分数解析信号の新しい種類を構築するために用いることができる。分数包絡線信号に対するスペクトル解析を行うことにより,分数包絡線スペクトルを得ることができた。軸受で起こる弱い断層と,特徴的周波数の幾つかの分数包絡線スペクトルに明確に現れであろう。これらの特徴的な周波数は弱い故障特徴抽出を有するに用いることができる。提案した方法の有効性をシミュレーション信号と実験データにより検証した。Copyright 2017 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： シミュレーション ,  周波数領域 ,  スペクトル解析 ,  空間フィルタ ,  *故障 ,  線スペクトル ,  解析信号 ,  *特徴抽出 ,  周波数 ,  Hilbert変換 ,  *エンベロープ ,  軸受
準シソーラス用語： 状態監視 ,  機械故障 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 故障 ,  特徴抽出 ,  回転要素 ,  エンベロープ ,  解析