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J-GLOBAL ID：201802241171355687   整理番号：18A0098595

MKurt-MOMEDAに基づくギヤボックスの複合故障特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

著者 (6件)： Wang Zhijian (中北大学机械与動力工程学院 太原,030051) ,  Wang Junyuan (中北大学机械与動力工程学院 太原,030051) ,  Zhao Zhifang (中北大学机械与動力工程学院 太原,030051) ,  Wu Wenxuan (中北大学机械与動力工程学院 太原,030051) ,  Zhang Jiping (中北大学机械与動力工程学院 太原,030051) ,  Kou Yanfei (中北大学机械与動力工程学院 太原,030051)
資料名： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan  (Zhendong Ceshi Yu Zhenduan)
巻： 37  号： 4  ページ： 830-834  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2749A  ISSN： 1004-6801  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： 歯車箱における回転部品の故障信号は周期的な衝撃信号の特性を持つことが知られている。本論文は,多点尖度(MKurt)と多点最適最小エントロピー逆デコンボリューション(MOMEDA)に基づくギヤボックスの複合故障特徴抽出法を提案したものである.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .MKurtを用いて,ギヤボックスにおけるノイズによって影響される衝撃振動信号の周期を効果的に抽出することができ,振動信号の振動源を追跡することができた。故障の周期によって合理的な周期区間を設定し、MOMEDAを通じて元の信号をノイズ除去し、元の信号の周期的な衝撃をさらに抽出する。シミュレーション信号と実測データの分析と検証を通して、MKurt-MOMEDA方法が正確に有効にギアボックス複合故障故障特徴を診断できることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音低減 ,  *特徴抽出 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  デコンボリューション ,  衝撃 ,  *故障 ,  エントロピー ,  *歯車箱
準シソーラス用語： 振動信号 ,  尖度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 軸受  (QB01020W) ,  歯車,歯車装置  (QB01060O) ,  非破壊試験  (HB02030F) ,  送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

タイトルに関連する用語 (3件)： ギヤボックス ,  故障 ,  特徴抽出