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J-GLOBAL ID：201802239589946118   整理番号：18A0674791

二次適応ウェーブレットクラスタリングに基づく複合故障診断【JST・京大機械翻訳】

Compound fault diagnosis based on two-stage adaptive wavecluster

著者 (3件)： Zuo Hongyan (南京航空航天大学机電学院,江蘇南京210016;南昌航空大学航空制造工程学院,江西南昌 330063) ,  Liu Xiaobo (南京航空航天大学机電学院,江蘇南京210016;南昌航空大学航空制造工程学院,江西南昌 330063) ,  Hong Lianhuan (南京航空航天大学机電学院,江蘇南京210016;南昌航空大学航空制造工程学院,江西南昌 330063)
資料名： Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong  (Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong)
巻： 23  号： 10  ページ： 2180-2191  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2700A  ISSN： 1006-5911  CODEN： JJZXFN  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： 有効な特徴ベクトルの抽出と故障診断方法は航空エンジンの回転子故障の迅速かつ正確な診断を実現する鍵である。最初に,航空エンジンの回転子振動信号の非定常性および非線形特性に従って,ウェーブレット変換およびHilbert-Huang変換を用いて,振動信号の有効値,限界スペクトル重心およびウェーブレット変換最大エネルギー層のパワースペクトル重心の3つの特徴ベクトルを抽出した。次に,二次適応ウェーブレットクラスタリングアルゴリズムを用いて,航空エンジンロータのマルチタイプ混合故障診断を行った。結果により,二次適応ウェーブレットクラスタ化方法は,故障分類および識別を迅速かつ正確に実現することができ,特に,密度分布の不均一性を持つマルチタイプ混合データに対して,従来のウェーブレットクラスタ化法より,著しく高い診断精度を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パワースペクトル ,  実効値 ,  クラスタ化 ,  ウェーブレット変換 ,  不均一性 ,  *故障 ,  *故障診断 ,  重心 ,  *波束 ,  密度分布 ,  回転子
準シソーラス用語： 非定常性 ,  振動信号 ,  航空エンジン ,  特徴ベクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： fault diagnosis ,  wavecluster ,  feature extraction ,  two-stage adaptive

分類 (5件)： その他のシステムプログラミング  (JD03070M) ,  水中音響応用  (BB03090U) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  軸受  (QB01020W) ,  設備管理  (KB02020X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  ウェーブレット ,  クラスタリング ,  故障診断