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J-GLOBAL ID：201802241345052451   整理番号：18A1453376

歯車と転がり軸受の故障診断におけるIEWTとFSKの応用【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Xiang Ling (華北電力大学(保定)机械工程系 保定,071003) ,  Gao Xueyuan (華北電力大学(保定)机械工程系 保定,071003) ,  Zhang Lijia (華北電力大学(保定)机械工程系 保定,071003) ,  Li Yuanyuan (華北電力大学(保定)机械工程系 保定,071003)
資料名： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan  (Zhendong Ceshi Yu Zhenduan)
巻： 37  号： 6  ページ： 1256-1261  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： 改良した経験的ウェーブレット変換法(improvedempiricalwavelettransform;IEWTと略称するのは新しい自己適応性信号処理方法であり、この方法と高速スペクトル尖度(fastspectralkurtosis、略称FSK)と結合する。歯車と転がり軸受の故障診断を行った。最初に,IEWTを用いて信号を分解し,故障特性の最も明白な2つの成分を選択して,信号を再構成した。次に,高速スペクトル尖度フィルタリングを再構成信号に対して行った。最後に,フィルタリング信号の包絡線スペクトルを解析し,信号の故障特性を抽出した。直接包絡線とEMDの経験的モード分解(empiricalmodedecomposition)に基づいて,歯車の切歯と転がり軸受の故障信号を解析した。EMD法のFSKフィルタリング包絡線スペクトル分析と比較して,FSKフィルタリングの信号は,IEWT処理の後に,より区分的であった。歯車と転がり軸受の故障特性を効果的に識別できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分光分析 ,  線スペクトル ,  再構成 ,  *故障 ,  ウェーブレット変換 ,  *故障診断 ,  *転がり軸受 ,  高速度 ,  スペクトル ,  信号処理 ,  エンベロープ ,  フィルタリング
準シソーラス用語： 経験的モード分解 ,  尖度 ,  自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 歯車 ,  転がり軸受 ,  故障診断 ,  FSK ,  応用