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J-GLOBAL ID：201702279630326560   整理番号：17A1346703

ウェーブレットパケット雑音低減とランダムフォレストを用いた転がり軸受の故障診断【Powered by NICT】

Fault Diagnosis of a Rolling Bearing Using Wavelet Packet Denoising and Random Forests

著者 (6件)： Wang Ziwei (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Zhang Qinghua (Guangdong Key Laboratory of Petrochemical Equipment Fault Diagnosis, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming, China) ,  Xiong Jianbin (Guangdong Key Laboratory of Petrochemical Equipment Fault Diagnosis, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming, China) ,  Xiao Ming (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Sun Guoxi (Guangdong Key Laboratory of Petrochemical Equipment Fault Diagnosis, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming, China) ,  He Jun (Guangdong Key Laboratory of Petrochemical Equipment Fault Diagnosis, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 17  号： 17  ページ： 5581-5588  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： 転がり軸受の故障は回転機運転条件の劣化をもたらす可能性がある,故障特徴パラメータを抽出し,転がり軸受の故障を同定するか現代回転機械の安全運転を確保するための重要な課題となっている。本論文では,転がり軸受の故障診断のためのランダムフォレスト分類器の新しいハイブリッド手法を提案した。故障特徴パラメータはウェーブレットパケット分解を適用して抽出し,信号前処理のためのマザーウェーブレットの最適セットを信号対雑音比と平均二乗誤差の値によって同定した。相互無次元指数は最初の分類問題のための入力特徴として使用されている。このようにして,故障診断のための五相互無次元指数の最良の特徴は,ランダムフォレスト分類器の内部投票により選択した。アプローチはいくつかの故障クラスを考慮することにより,シミュレーションと実際の軸受振動信号で試験した。比較実験結果は,提案した方法が分類精度で88.23%,モデルにおける高効率とロバスト性に達することを示した。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： 前処理 ,  *軸受 ,  *転がり軸受 ,  モデル ,  SN比 ,  *故障 ,  *雑音低減 ,  *故障診断 ,  比較試験 ,  電気機械 ,  ロバスト性 ,  回転機械
準シソーラス用語： 特徴パラメータ ,  *ランダムフォレスト ,  *ウェーブレットパケット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウェーブレットパケット ,  雑音低減 ,  ランダムフォレスト ,  転がり軸受 ,  故障診断