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J-GLOBAL ID：201802279167369873   整理番号：18A0796392

L-kurtosisと転がり軸受の故障検出への応用【JST・京大機械翻訳】

L-Kurtosis and its application for fault detection of rolling element bearings

著者 (4件)： Liu Shaopeng (Hubei Key Laboratory of Hydroelectric Machinery Design & Maintenance, China Three Gorges University, Yichang 443002, People’s Republic of China) ,  Hou Shumin (Aplas Ltd., 359 Terry Fox Dr., Kanata, ON K2K 2E7, Canada) ,  He Kongde (Hubei Key Laboratory of Hydroelectric Machinery Design & Maintenance, China Three Gorges University, Yichang 443002, People’s Republic of China) ,  Yang Weihua (Hubei Key Laboratory of Hydroelectric Machinery Design & Maintenance, China Three Gorges University, Yichang 443002, People’s Republic of China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 116  ページ： 523-532  発行年： 2018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： 尖度は故障検出の有用な指標である。しかし,尖度の固有の欠点は,それを異常値に非常に敏感にする。したがって,尖度は振動信号解析における理想的な特徴ではない。L-尖度は4次のLモーメントであり,尖度に類似し,インパルスを認識するのが容易であるが,異常値に敏感ではない。本論文では,L尖度の定義,特性を紹介し,L尖度が異常値に対してロバストである理由を解析した。L-尖度のいくつかの典型的分布を推測することを通して,本論文は,L-尖度値0.1226が故障診断における閾値として尖度値3を置き換える可能性があることを提案した。その後,シミュレーションされた故障データ付加Gauss雑音と干渉の検証されたL-尖度は尖度より優れている。転がり軸受故障に関する次の実験は,適切な帯域幅を選択して,故障特性を同定することにおいて,その有効性をさらに検証した。結果として,L尖度は振動信号解析における理想的な特徴である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  故障検出 ,  故障診断 ,  *転がり軸受 ,  異常値 ,  Gauss雑音 ,  帯域幅 ,  モーメント ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 振動信号 ,  尖度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 振動解析 ,  L-kurtosis ,  故障検出 ,  転がり軸受

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 転がり軸受 ,  故障検出 ,  応用