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J-GLOBAL ID：201702284362152302   整理番号：17A1592638

ウェーブレット変換とブラインドソース分離を用いたモータ軸受故障診断【JST・京大機械翻訳】

A Fault Diagnosis Method for Motor Bearings Based on Wavelet Transform And Blind Source Separation

著者 (3件)： Gao Wei (上海工程技術大学城市軌道交通学院,上海,201620) ,  Hu Dingyu (上海工程技術大学城市軌道交通学院,上海,201620) ,  Fang Yu (上海工程技術大学城市軌道交通学院,上海,201620)
資料名： Cekong Jishu  (Cekong Jishu)
巻： 36  号： 5  ページ： 51-54,60  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2879A  ISSN： 1000-8829  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,ウェーブレット変換とブラインドソース分離に基づく軸受故障認識法を提案して,それは地下鉄車両のステアリングフレームの故障を解決することができた。最初に,オリジナルの信号スペクトルから,高周波共鳴信号の周波数帯の範囲を判断することによって,ウェーブレット分解層の数を決定した。次に,ウェーブレット分解を用いて,軸受高周波共鳴信号成分を抽出した。次に,ブラインド信号源分離法を用いて,ウェーブレット分解後の再構成高周波信号から故障特徴信号を分離した。最後に,故障特性信号をHilbert復調によって抽出して,故障特性周波数を包絡スペクトル解析によって抽出した。上海地下鉄における地下鉄車両のステアリング牽引モータに関する実験を行い,実験結果により,この方法が軸受故障特性を明確に正確に同定できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電動機 ,  固有振動数 ,  スペクトル ,  *軸受 ,  エンベロープ ,  HF【周波数】 ,  *ウェーブレット変換 ,  再構成 ,  *故障診断 ,  スペクトル解析 ,  共鳴 ,  *故障 ,  周波数帯
準シソーラス用語： ウェーブレット分解 ,  *ブラインドソース分離 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： traction motor bearing ,  fault diagnosis ,  wavelet transform ,  blind source separation

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレット変換 ,  ブラインドソース分離 ,  軸受 ,  故障診断