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J-GLOBAL ID：201802270404363730   整理番号：18A1751416

k値最適化VMDに基づく転がり軸受故障診断法【JST・京大機械翻訳】

著者 (6件)： Wang Fengtao (大連理工大学机械工程学院 大連,116024) ,  Liu Chenxi (大連理工大学机械工程学院 大連,116024) ,  Zhang Tao (大連理工大学机械工程学院 大連,116024) ,  Dun Posen (大連理工大学机械工程学院 大連,116024) ,  Han Qingkai (大連理工大学机械工程学院 大連,116024) ,  Li Hongkun (大連理工大学机械工程学院 大連,116024)
資料名： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan  (Zhendong Ceshi Yu Zhenduan)
巻： 38  号： 3  ページ： 540-547  発行年： 2018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： 回転機械における転がり軸受の初期信号雑音の低い故障特徴抽出の困難を克服するために,エネルギーに基づく変分モード分解(VMD)モード数k最適化選択法を提案した。転がり軸受の初期故障特性を抽出し,同時に信号分解の過不足を避けた。最初に,振動信号をVMDによって分解し,そして,異なるk値の条件下で,成分信号エネルギーとオリジナル信号の全エネルギーを計算した。次に,エネルギーに基づくモード数kの選択基準に従って,VMD分解を,最適モードの数値によって実行した。最後に,尖度基準の選択により,信号再構成を行い,故障特性周波数を抽出した。提案した方法を実際の故障信号に適用し,転がり軸受の内部ループの弱い故障特性を効果的に抽出し,初期故障特性の識別を実現し,一定の応用価値と実際的意味を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障診断 ,  全エネルギー ,  初期故障 ,  固有振動数 ,  特徴抽出 ,  *最適化 ,  回転機械 ,  *転がり軸受 ,  雑音 ,  *故障 ,  変分法 ,  選択基準
準シソーラス用語： 尖度 ,  振動信号 ,  モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： K値 ,  最適化 ,  転がり軸受 ,  故障診断