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J-GLOBAL ID：201802236465200043   整理番号：18A0380487

玉軸受故障の同定と分類のための新しい時間-周波数法【Powered by NICT】

A new time-frequency method for identification and classification of ball bearing faults

著者 (5件)： Attoui Issam (Research Center in Industrial Technologies CRTI, P.O.Box 64, Cheraga, Algeria) ,  Fergani Nadir (Research Center in Industrial Technologies CRTI, P.O.Box 64, Cheraga, Algeria) ,  Boutasseta Nadir (Research Center in Industrial Technologies CRTI, P.O.Box 64, Cheraga, Algeria) ,  Oudjani Brahim (Research Center in Industrial Technologies CRTI, P.O.Box 64, Cheraga, Algeria) ,  Deliou Adel (Research Center in Industrial Technologies CRTI, P.O.Box 64, Cheraga, Algeria)
資料名： Journal of Sound and Vibration  (Journal of Sound and Vibration)
巻： 397  ページ： 241-265  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0503A  ISSN： 0022-460X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 回転機械の最も重要な成分の一つであることをボールベアリングの診断に向けたため,本論文では,古典的なウェーブレットパケット分解エネルギー分布法と最も衝撃周波数帯の選択に基づく新しい特徴抽出技術を組み合わせた新しい特徴抽出段階を組み込んだ時間-周波数手法を提示した。提案した方法では,まず,前処理段階として,最も衝撃周波数バンドは,高速Fourier変換FFTと短い周波数エネルギーSFEアルゴリズムの組合せを用いて異なる軸受条件で選択した。,最も衝撃周波数帯を選択すると,測定した機械振動信号は,周波数成分の検出を最大化するために離散ウェーブレットパケット分解WPD技術を用いて,異なる周波数サブバンドに分解し,続いて最も有用なサブバンドはこれらの周波数サブバンドにおける提示した周波数成分が何であるかを正確に知るための短時間フーリエ変換STFTアルゴリズムを用いて時間-周波数領域で表現されている。提案した特徴ベクトルが得られる,三特徴の次元縮小手法は線形判別分析LDA,フィードバックラッパー法と局所性高感度判別分析(LSDA)を用いて採用した。最後に,適応ニューロ-ファジィ推論システムANFISアルゴリズムは軸受故障の瞬間的な同定と分類に使用されている。提案した方法の性能を評価するために,異なる試験データは様々な荷重レベル,断層の厳しさと回転速度下での健常者および欠陥のある軸受の異なる条件を用いて訓練されたANFISモデルに設定した。本報から得られた結論は,提案した方法は,インテリジェント軸受故障診断システムとして役立つことを証明する実験結果により明らかにした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 前処理 ,  周波数帯 ,  *軸受 ,  故障診断 ,  アルゴリズム ,  判別分析 ,  局所性 ,  *周波数 ,  周波数領域 ,  機械振動 ,  *故障 ,  衝撃 ,  高速Fourier変換 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： サブバンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 振動信号処理 ,  軸受故障診断 ,  軸受欠陥 ,  LDA LSDA ANFIS WPD

分類 (2件)： 構造動力学  (HD02000E) ,  軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 玉軸受 ,  故障 ,  同定 ,  分類