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J-GLOBAL ID：201702248091054168   整理番号：17A0293933

ASTFAとPMMFEに基づく歯車故障診断法【JST・京大機械翻訳】

Gear fault diagnosis method based on the adaptive and sparsest time-frequency analysis method and partial mean multi-scale fuzzy entropy

著者 (4件)： Li Baoqing (State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body, Hunan University) ,  Cheng Junsheng (State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body, Hunan University) ,  Wu Zhantao (State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body, Hunan University) ,  Yang Yu (State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body, Hunan University)
資料名： Zhendong Gongcheng Xuebao  (Zhendong Gongcheng Xuebao)
巻： 29  号： 5  ページ： 928-935  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1501A  ISSN： 1004-4523  CODEN： ZXUEEA  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： 本論文は,マルチスケールファジィエントロピー(の)に基づいて,信号複雑性または非線形性を反映する新しい方法を提案した。マルチスケールファジィエントロピーは異なるスケールの時間パターン情報を含むが、信号の内在的特徴を反映しているが、特徴に近い信号に対しては、大部分の尺度での特性は理想的ではない。PMMFEは,多重スケールのファジィエントロピーを包括的に考慮し,異なるスケールにおけるファジィエントロピーの分布特性を用いて,信号の複雑さや非線形性を定量的に表現し,信号の特徴をより正確に反映する。しかし,ギアボックスにおける歯車振動信号は,マルチソース振動信号であり,歯車振動信号を分離することによって,特徴抽出を行う必要がある。適応最小時間周波数解析法(ASTFA)は,歯車の振動周波数によって初期の位相関数を決定することによって,歯車の振動信号を効果的に分離することができる。ASTFAととを歯車故障診断に応用し、まずASTFAを用いてギアボックス中の歯車故障振動信号を分離し、次にこの信号のマルチスケールファジィエントロピーを計算し、マルチスケールエントロピー法によりPMMFEを計算した。実験結果は,この方法がギアボックスの歯車故障とそのタイプを効果的に識別できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 歯車箱 ,  *故障診断 ,  振動数 ,  特徴抽出 ,  非線形性 ,  *故障 ,  布特性
準シソーラス用語： 位相関数 ,  時間周波数解析 ,  振動信号 ,  マルチスケール ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： fault diognosis ,  adaptive and sparsest time-frequency analysis ,  gear ,  multi-scale fuzzy entropy ,  partial mean multiscale fuzzy entropy

分類 (2件)： 歯車,歯車装置  (QB01060O) ,  振動の励起・発生・測定  (BB02030Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 歯車 ,  故障診断