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J-GLOBAL ID：201702290586883959   整理番号：17A1744153

周波数帯のエネルギー特性に基づく低速転がり軸受の故障診断【JST・京大機械翻訳】

Low Speed Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Frequency Bands Energy Features

著者 (5件)： Xiong Bangshu (南昌航空大学无損検測技術教育部重点実験室,南昌,330063) ,  Wu Qiangqiang (南昌航空大学无損検測技術教育部重点実験室,南昌,330063) ,  Li Xinmin (中国直升机設計研究所直升机旋翼動力学国防科技重点実験室,江西景徳鎮,333001) ,  Mo Yan (南昌航空大学无損検測技術教育部重点実験室,南昌,330063) ,  Huang Jianping (中国直升机設計研究所直升机旋翼動力学国防科技重点実験室,江西景徳鎮,333001)
資料名： Yingyong Kexue Xuebao  (Yingyong Kexue Xuebao)
巻： 35  号： 3  ページ： 366-372  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2471A  ISSN： 0255-8297  CODEN： YKXUD4  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： ヘリコプタの自動傾斜回転子は,通常,低速環境で動作し,そして,故障特性周波数は,種々の干渉周波数において,容易に,そして,故障特性として,特徴周波数におけるスペクトルピークを,従来の診断方法として用いることは,効果的でなかった。本論文は,周波数帯のエネルギー特性に基づく低速転がり軸受の故障診断法を提案した。振動信号のFFTとパワースペクトルを計算し、軸受の正常、内圏の故障、外圏故障とボール故障の4種類の状態の振動信号のパワースペクトルにおけるエネルギー分布の異なる特徴を利用して、故障特徴ベクトルを構築した。小サンプルの優位性を持つサポートベクトルマシンを用いて分類器を構築し、故障タイプの診断を行った。ヘリコプター自動傾斜回転子軸受の低速動作環境をシミュレーションし,故障シミュレーション実験を行い,振動データを収集し,従来のLMDエンベロープスペクトル法と比較し,低速転がり軸受故障診断におけるこの方法の適応性と優位性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 固有振動数 ,  適応性 ,  *故障診断 ,  *故障 ,  *周波数 ,  エネルギー分布 ,  *転がり軸受 ,  *周波数帯 ,  ころ軸受 ,  *低速度 ,  パワースペクトル ,  *軸受 ,  ヘリコプタ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： low speed rolling bearing ,  fault diagnosis ,  swash plate ,  support vector machine ,  frequency band energy feature

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 周波数帯 ,  エネルギー特性 ,  低速 ,  転がり軸受 ,  故障診断