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J-GLOBAL ID：201702273272211359   整理番号：17A1378408

多目的最適化とその応用に基づく改善されたEMD法故障転がり軸受の特徴抽出【Powered by NICT】

An improved EMD method based on the multi-objective optimization and its application to fault feature extraction of rolling bearing

著者 (3件)： Guo Tai (School of Astronautics, Beihang University, China) ,  Guo Tai (AVIC China Aero-polytechnology Establishment, China) ,  Deng Zhongmin (School of Astronautics, Beihang University, China)
資料名： Applied Acoustics  (Applied Acoustics)
巻： 127  ページ： 46-62  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0559A  ISSN： 0003-682X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多目的最適化に基づく改良型経験的モード分解(EMD)法をこの論文で提案し,内側と外側レース断層と転がり軸受の故障特徴を抽出するために適用した。最初に,形状制御パラメータを持つ有理スプライン内挿を三次スプライン補間に基づいて導入した。第二に,時間領域客観的および周波数目的を結論選択基準は同時よりむしろ別個に考察した。,粒子群最適化(PSO)を用いて,最適IMFを見出し,最適形状制御パラメータを決定することである。多目的最適化(MO EMD)に基づく改良型EMDの手順について述べた。MO EMDの有効性をシミュレーション信号により検証し,雑音へのMO EMDのロバスト性についても検討した。最後に,MO EMDを用いて断層と転がり軸受の振動信号を処理した。元のEMD,EEMDと改善CEEMDANと比較して,MO EMDはより良い分解能力を持ち,また明らかに混合モードを抑制することができることが分かった。包絡線スペクトル解析と組み合わせて,より故障特徴情報は,MO EMDによって抽出できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *転がり軸受 ,  エンベロープ ,  スプライン ,  周波数 ,  *特徴抽出 ,  スペクトル解析 ,  シミュレーション ,  内挿法 ,  雑音 ,  *故障 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 振動信号 ,  制御パラメータ ,  経験的モード分解 ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 経験的モード分解(EMD) ,  多目的最適化 ,  有理スプライン補間 ,  選択基準 ,  特徴抽出 ,  転がり軸受

分類 (1件)： 音波伝搬  (BB03030G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多目的最適化 ,  応用 ,  故障 ,  転がり軸受 ,  特徴抽出