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J-GLOBAL ID：201802235492425064   整理番号：18A0682893

粒子フィルタ状態推定に基づく転がり軸受故障認識法【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on Particle Filter State Estimation

著者 (2件)： Shi Xiaoxue (西北工業大学動力与能源学院,西安,710129) ,  Wu Yafeng (西北工業大学動力与能源学院,西安,710129)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 25  号： 11  ページ： 30-33  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  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： 粒子フィルタの状態推定に基づく転がり軸受の故障同定法を提案し,それは故障モデルと故障認識の2つのステップを含んでいる。故障モデルの構築部分において,最初に,転がり軸受の異なる故障状態における振動信号に従って,対応する自己回帰モデルを確立し,故障モデルとして用いた。故障認識部分において,正常状態に対応するモデルを,状態空間モデルに変換し,粒子フィルタを設計し,そして,異なる故障状態を推定し,そして,残差の相関特性を抽出し,そして,BPニューラルネットワーク識別アルゴリズムを用いて,故障認識を行った。最後に,この方法の有効性を検証するために例として米国のKasxi大学における転がり軸受振動データを取り上げた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自己回帰モデル ,  *転がり軸受 ,  残差 ,  アルゴリズム ,  *故障 ,  *状態推定 ,  アメリカ合衆国
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  状態空間モデル ,  振動信号 ,  故障モデル ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： rolling bearings ,  autoregressive model ,  particle filter ,  state estimation

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子フィルタ ,  状態推定 ,  転がり軸受 ,  故障