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J-GLOBAL ID：201702274244234038   整理番号：17A1856071

線形周波数変調ウェーブレット経路追跡に基づく転がり軸受の故障特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Fault feature extraction method for rolling bearings based on chirplet path tracing

著者 (3件)： Cheng Weidong (北京交通大学机械与電子控制工程学院,北京,100044) ,  Liu Dongdong (北京交通大学机械与電子控制工程学院,北京,100044) ,  Zhao Dezun (北京交通大学机械与電子控制工程学院,北京,100044)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 36  号： 13  ページ： 155-160,200  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  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： 歯車の騒音源と可変回転速度の二重干渉下での転がり軸受の故障診断に対して,線形周波数変調ウェーブレット経路追跡に基づく転がり軸受故障特徴抽出法を提案した。混合信号のHilbert変換によりエンベロープ信号を得て,サンプリング定理を満たす条件下でエンベロープ信号をサンプリングした。最初に,ダウンサンプリングエンベロープ信号に対する線形周波数変調ウェーブレット経路追跡アルゴリズムを用いて,軸受の瞬時故障特性周波数傾向線を抽出し,次に,瞬間的故障特性周波数傾向曲線および回転速度曲線を,再サンプリングし,そして,瞬間的故障特性係数を,時間毎に計算することが,必要であった。そして,それは,時間遅れを計算することができた。。)。そして,それは,瞬間的故障特性を示すことができた。故障診断のために,瞬間的故障特性係数と軸受の外圏,内輪,および回転体の故障特性係数を比較することによって,故障診断を完了した。シミュレーション信号と実測信号を処理することにより、この方法が混合信号に対してフィルタリングと使用比の分析を行わない場合、転がり軸受が故障を発生するかどうかを検査できるほか、故障の発生位置を確定できることが証明された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Hilbert変換 ,  干渉 ,  シミュレーション ,  騒音源 ,  *転がり軸受 ,  *故障 ,  *特徴抽出 ,  *軸受 ,  フィルタリング ,  回転数 ,  故障診断 ,  *波束 ,  固有振動数
準シソーラス用語： *経路トラッキング ,  *LFM【信号】 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： gear vibration noise ,  variable rotating speed ,  fault diagnosis ,  chirplet ,  calculating instantaneous fault characteristic coefficient(CIFCC)

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 線形周波数変調 ,  ウェーブレット ,  経路追跡 ,  転がり軸受 ,  故障 ,  特徴抽出