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J-GLOBAL ID：201802214859817674   整理番号：18A0074442

機械の故障診断に使用される振動信号の雑音除去【Powered by NICT】

Denoising of vibration signal used in fault diagnosis of machine

著者 (3件)： Kumar Arun (Dept. of Electronics & Telecommunication, Bhilai Institute of Technoloy, Durg, India) ,  Tripathi Nagendra (Bhilai Institute of Technoloy, Durg, India) ,  Mishra Anup (Bhilai Institute of Technoloy, Durg, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I2CT  ページ： 240-243  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 機械の動的情報を持っているため振動信号は機械の故障診断において非常に重要な役割を果たしている。信号処理プロセスと信号を解析するために基本的に必要であるが,処理と雑音の多い信号を解析することは困難である。多くの場合ノイズ信号は,実際の振動信号よりも強いので,は,雑音除去は,実際の振動信号に影響することなく有効に行うことができるいくつかの機構を持つことが重要である。この機構は,信号のノイズ除去と呼ばれる,本研究でアンサンブル経験的モード分解(EEMD)ベースの雑音除去法とそれに続く離散ウェーブレット変換やFourier変換によりと共に従来のしきい値処理法を用いて,それらの有効性を評価した。振動信号の生及びTSA形態に適用した。Copyright 2018 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： 雑音低減 ,  *故障診断 ,  信号処理 ,  Fourier変換 ,  *雑音 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： 閾値処理 ,  離散ウェーブレット変換 ,  アンサンブル経験的モード分解 ,  *振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  雑音一般  (ND04010J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 故障診断 ,  振動信号 ,  雑音除去