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J-GLOBAL ID：201802232842331807   整理番号：18A0648149

サンプルエントロピーと分数Fourier変換に基づく転がり軸受故障特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Application of sample entropy and Fractional Fourier transform in the fault diagnosis of rolling bearings

著者 (3件)： Guo Xuewei (石家庄鉄道大学机械工程学院,石家庄,050043) ,  Shen Yongjun (石家庄鉄道大学机械工程学院,石家庄,050043) ,  Yang Shaopu (石家庄鉄道大学机械工程学院,石家庄,050043)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 36  号： 18  ページ： 65-69  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  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： 本論文では,サンプルエントロピーと分数Fourier変換に基づく故障特徴抽出の新しい方法を提案した。この方法の主な考え方は、まず原始データ空間における分級性の悪いデータを適切な分数階空間に写像し、そして適切な階数分数フーリエ変換後のデータのサンプルエントロピーを計算し、比較し、故障の特徴抽出を実現する。実測データの研究結果により、この方法を用いて信号特徴を抽出することで、異なる故障モードの可分性を増強でき、正常な転がり軸受、内輪故障、外輪故障と転落体故障の信号区分を容易にできることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分級 ,  故障モード ,  *転がり軸受 ,  *故障 ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： アウターレース ,  インナーレース ,  階数 ,  *分数Fourier変換 ,  *サンプルエントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： sample entropy ,  fractional Fourier transform ,  feature extraction

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： サンプルエントロピー ,  分数Fourier変換 ,  転がり軸受 ,  故障 ,  特徴抽出