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J-GLOBAL ID：201802225482465354   整理番号：18A0097430

SVD最適化EMDに基づくエレベータ誘導振動信号の故障特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Feature Extraction of the Elevator Guide Shoe Vibration Signal Based on SVDO ptimizing EMD

著者 (7件)： Lan Xiayan (昆明理工大学,云南 昆明,650500) ,  Wan Zhou (昆明理工大学,云南 昆明,650500) ,  Xu Youcai (昆明理工大学,云南 昆明 650500;云南省特種設備安全検測研究院,云南 昆明 650228) ,  Tao Ran (昆明理工大学,云南 昆明 650500;云南省特種設備安全検測研究院,云南 昆明 650228) ,  Wang Jiazhong (云南省特種設備安全検測研究院,云南 昆明,650228) ,  He Jie (云南省特種設備安全検測研究院,云南 昆明,650228) ,  Yang Chunyu (云南省特種設備安全検測研究院,云南 昆明,650228)
資料名： Ruanjian  (Ruanjian)
巻： 38  号： 8  ページ： 25-31  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3604A  ISSN： 1003-6970  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： 経験的モード分解(EMD)を用いて,エレベータの振動信号に対する初期の弱い故障特性を直接抽出することは困難である。特異値分解(SVD)に基づく経験的モード分解を最適化するために,エレベータ誘導振動信号の故障特性を抽出する方法を提案した。まず第一に,オリジナル信号をSVD分解し,特異値寄与率原理により位相空間再構成の最適Hankel行列構造を決定し,曲率スペクトルの原理と特異値寄与率の原理を組み合わせて有効特異値の次数を決定した。主な故障情報を含む特異値を選択して信号再構成を行い、ノイズ信号と平滑信号を除去する突然変異信号を得た。次に,突然変異信号をEMDによって分解して,信号の固有モード関数(IMF)成分を得ることによって,信号の固有モード関数(IMF)を得ることができた。最後に,Hilbert成分をHilbert変換によってHilbert境界スペクトルを得ることによって得て,それによって,エレベータの故障特性周波数情報を得た。シミュレーション結果により,提案方法は,EMDにおける初期の弱い故障特性を直接抽出することが難しく,そして,振動信号の故障特性周波数を,より正確に抽出し,そして,提案方法の有効性を,検証することを,示した。そして,提案した方法の有効性を,検証することを,示した。そして,結果は,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： 雑音 ,  再構成 ,  特異値分解 ,  Hilbert変換 ,  シミュレーション ,  スペクトル ,  *故障 ,  *エレベータ ,  固有振動数 ,  *特徴抽出 ,  *最適化
準シソーラス用語： 固有モード関数 ,  特異値 ,  経験的モード分解 ,  *振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数理物理学  (BA03000W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適化 ,  エレベータ ,  誘導 ,  振動信号 ,  故障 ,  特徴抽出