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J-GLOBAL ID：201802289103723268   整理番号：18A1439692

新しいアコースティックエミッション信号雑音除去と故障診断法【JST・京大機械翻訳】

A new method for acoustic emission signal de-noised and fault diagnosis

著者 (5件)： Zhang Rui (東南大学火電机組振動国家工程研究中心,南京,210096) ,  Deng Aidong (東南大学火電机組振動国家工程研究中心,南京,210096) ,  Si Xiaodong (東南大学能源与環境学院,南京,210096) ,  Liu Dongying (東南大学火電机組振動国家工程研究中心,南京,210096) ,  Li Jing (東南大学信息科学与工程学院,南京,210096)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 37  号： 4  ページ： 75-81  発行年： 2018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： 回転機械の故障診断において、アコースティックエミッション信号はノイズの干渉を受けやすい。経験的モード分解(EMD)のモードエイリアシング現象のため,経験的ウェーブレット変換(EmpiricalWaveletTransform)を提案した。EWT)のノイズ除去と回転機械アコースティックエミッションの摩擦診断の方法。EMDとウェーブレット変換の長所を利用して,フーリエスペクトルの適応分割を行い,ウェーブレットフィルタバンクを用いて,AE信号の異なる固有モード成分を抽出した。モードエイリアシング現象を効果的に除去でき、同時に成分に対してHilbert変換を行い、アコースティックエミッション信号のノイズ除去と故障診断を実現する。シミュレーション信号の雑音と雑音除去を,同じ信号源の下で,dB4の全閾値雑音除去とdB4デフォルトソフト閾値雑音除去に基づいて,同じ信号源の下で行った。高周波係数の雑音除去とEMDの雑音除去効果を,dB4によって処理した。この方法を実際のアコースティックエミッション信号に適用した。シミュレーションと実験結果は,以下を示す。EWT法は,信号の固有モードを効果的に分解でき,分解されたモードが少なく,解釈できない虚偽モードが存在し,雑音除去効果が他の方法より優れている。また、アコースティックエミッション故障診断においても大きなメリットがある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Hilbert変換 ,  *アコースティックエミッション ,  *故障診断 ,  雑音低減 ,  ウェーブレット変換 ,  固有モード ,  *雑音 ,  回転機械 ,  *雑音除去 ,  HF【周波数】 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 信号源 ,  ウェーブレットフィルタ ,  経験的モード分解 ,  *AE信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： empirical wavelet transform ,  mode decomposition ,  acoustic emission signal ,  de-noising

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  振動の励起・発生・測定  (BB02030Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： アコースティックエミッション信号 ,  雑音除去 ,  故障診断