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J-GLOBAL ID：201802287710036827   整理番号：18A1217361

変分モード分解と配列エントロピーに基づく転がり軸受故障診断【JST・京大機械翻訳】

A rolling bearing fault diagnosis method based on variational mode decomposition and permutation entropy

著者 (4件)： Zheng Xiaoxia (上海電力学院自動化工程学院,上海,200090) ,  Zhou Guowang (上海電力学院自動化工程学院,上海,200090) ,  Ren Haohan (上海東海風力発電有限公司,上海,200090) ,  Fu Yang (上海電力学院自動化工程学院,上海,200090)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 36  号： 22  ページ： 22-28  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  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： 転がり軸受の初期故障信号の特徴は弱く,抽出が困難であるので,軸受の振動信号からの特性パラメータを抽出するために,軸受の故障診断と認識のために用いる。変分モード分解(VariationalModeDecomposition)を提案した。VMD)と配列エントロピー(PermutationEntropy,PE)の信号特徴抽出法。軸受振動信号の変分モード分解を行い,異なるスケールの固有モード関数を得た。各々の固有モード関数の配列エントロピーを計算して,マルチスケール複雑性計量特徴ベクトルを構成した。転がり軸受の実験データにより,パラメータ選択の問題を解析し,転がり軸受の実験データに適用し,そして,集合経験的モード分解およびウェーブレットパケット分解と比較した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 初期故障 ,  特徴抽出 ,  *軸受 ,  *変分法 ,  *転がり軸受 ,  *エントロピー ,  *故障診断
準シソーラス用語： ウェーブレットパケット分解 ,  経験的モード分解 ,  特徴ベクトル ,  複雑性 ,  マルチスケール ,  固有モード関数 ,  振動信号 ,  *モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： variational mode decomposition ,  permutation entropy ,  support vector machine ,  rolling bearing ,  fault diagnosis

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 変分 ,  モード分解 ,  エントロピー ,  転がり軸受 ,  故障診断