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J-GLOBAL ID：201702283124640851   整理番号：17A1783727

故障特性に基づく傾向ラインテンプレートによる転がり軸受故障診断【JST・京大機械翻訳】

Bearing Fault Diagnosis Based on Fault Characteristic Trend Template

著者 (3件)： Liu Dongdong (北京交通大学机械与電子控制工程学院 北京 100044) ,  Cheng Weidong (北京交通大学机械与電子控制工程学院 北京 100044) ,  Wan Guangtong (北京交通大学机械与電子控制工程学院 北京 100044)
資料名： Jixie Gongcheng Xuebao  (Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 53  号： 9  ページ： 83-91  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0292A  ISSN： 0577-6686  CODEN： CHHKA2  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： 歯車の騒音と回転速度の条件の下での転がり軸受の故障診断には二つの問題があり、一つは回転速度の変動が歯車のノイズ除去アルゴリズムの使用を制限し、二つ目は回転速度条件を克服するための階比追跡技術の計算効率が低く、エンベロープの歪みなどの問題がある。これらの2つの問題を避けるために,故障特徴に基づく傾向線テンプレートに基づく転がり軸受故障特徴抽出法を提案した。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,時間領域信号とHilbert変換を用いて,ピーク信号の噛合い周波数傾向線と瞬時故障特性周波数傾向線を抽出した。歯車のピーク周波数逓倍傾向線と瞬時故障特性周波数傾向線の対応する時間点の比率を計算し、各時間点の比を接続して故障特徴の傾向線を得た。故障特徴線を理論計算の故障傾向線テンプレートと整合させ、マッチング結果を観察し、故障診断を完成させた。このアルゴリズムの革新的な点は,軸受故障情報を含む周波数帯の抽出を瞬時周波数傾向線の抽出に直接変換し,故障特徴の傾向線の概念を定義し,故障特徴の傾向線に基づいて軸受故障特徴を探索することである。シミュレーション例と応用例により,提案した方法の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回転数 ,  シミュレーション ,  *故障診断 ,  周波数帯 ,  特徴抽出 ,  *故障 ,  雑音低減 ,  波束 ,  Hilbert変換 ,  周波数 ,  *転がり軸受 ,  騒音 ,  固有振動数 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 歯車騒音 ,  可変回転速度 ,  軸受故障診断 ,  IDMM ,  IFCF ,  断層特性は傾向テンプレート

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 故障 ,  傾向 ,  テンプレート ,  転がり軸受 ,  故障診断