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J-GLOBAL ID：201802250690391753   整理番号：18A0386822

特性波形のマッチング追跡に基づく歯車欠陥におけるパターン認識の応用【Powered by NICT】

Application of pattern recognition in gear faults based on the matching pursuit of a characteristic waveform

著者 (5件)： Cui Lingli (The Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Yao Tianchang (The Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Zhang Yu (Beijing Engineering Research Center of Precision Measurement Technology and Instruments, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Gong Xiangyang (Beijing Engineering Research Center of Precision Measurement Technology and Instruments, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Kang Chenhui (The Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 104  ページ： 212-222  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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： 歯車信号の損傷パターンを認識する問題を目指して,振動波形の形態学的特徴に基づく新しいマッチング法を提案した。異なるタイプの歯車欠陥の信号は同じ変調周波数を共有する,歯車が損傷したか否かのみ周波数領域から同定することができた。しかし,歯車の種々の故障タイプを認識することは困難である。を,種々の欠陥の時間領域における信号波形の間における有意な相違は;このようにして,歯車損傷欠陥の認識に関する研究は歯車故障信号の形態学的特性に基づいて,同じ断層型の反復特性波形を用いて行った。異なる歯車故障タイプの信号形態学的特性は探索アルゴリズムを用いて抽出し,マッチング効果は塩基性原子ライブラリー法最適方向(MOD)により最適化されたプロセス後の多段特性波形による建設されたから達成された。最後に,四種類の異なる歯車故障タイプと実際の工学的信号のシミュレーション信号は,この方法を用いて処理した,この方法の有効性を証明した。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： 故障 ,  *マッチング ,  塩基性 ,  周波数領域 ,  最適化 ,  モルフォロジー ,  *パターン認識 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  時間領域 ,  形態学的特徴 ,  振動波形 ,  *マッチング追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 故障装置 ,  特性波形抽出 ,  パターン認識

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 波形 ,  マッチング追跡 ,  歯車 ,  欠陥 ,  パターン認識 ,  応用