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J-GLOBAL ID：201802289360160694   整理番号：18A0391018

適応マルチスケール形態学的フィルタを用いた平坦な鉄道車輪のための故障検出法【Powered by NICT】

Fault detection method for railway wheel flat using an adaptive multiscale morphological filter

著者 (6件)： Li Yifan (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) ,  Li Yifan (Department of Mechanical Engineering, University of Alberta, Edmonton, Canada T6G 1H9) ,  Zuo Ming J. (School of Mechatronics Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Zuo Ming J. (Department of Mechanical Engineering, University of Alberta, Edmonton, Canada T6G 1H9) ,  Lin Jianhui (Traction Power State Key Lab, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) ,  Liu Jianxin (Traction Power State Key Lab, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 84  号： PA  ページ： 642-658  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  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： 本研究では,鉄道車輪フラット故障検出のための形態解析の能力を調べた。56自由度をもつ車両システムの動的モデルを,車輪フラットモデルと共に設定軸箱の動的応答を計算した。車輪欠陥の情報を含んでいるだけでなく,軌道状態情報を含むため車両軸箱振動信号は複雑である。このように,効果的に強い背景雑音から車輪の有力な特徴を抽出するためにどのように鉄道車輪故障検出のための典型的な重要な問題である。本論文では,適応マルチスケール形態学的フィルタリング(A MMF)のためのアルゴリズムを提案し,その効果を,シミュレートされた信号により評価した。次にこのアルゴリズムを用いて,車輪フラットによる軸箱振動だけでなく,診断結果に及ぼす軌道の不規則性と車両走行速度の影響を研究することであった。最後に,提案した方法の有効性は,ベンチ試験により検証した。研究の結果,A MMFは軸箱振動信号の影響特性を有効に抽出し,リアルタイムで車輪フラット故障を診断できることを実証した。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： 軸箱 ,  ダイナミックモデル ,  自由度 ,  アルゴリズム ,  *故障検出 ,  走行速度 ,  *故障 ,  動的応答
準シソーラス用語： 実時間 ,  不規則性 ,  背景雑音 ,  振動信号 ,  形態解析 ,  *形態学的フィルタ ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ホイールフラット ,  故障検出 ,  数学的形態 ,  適応 ,  マルチスケール形態学的フィルタ

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  歯車,歯車装置  (QB01060O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  マルチスケール ,  形態学的フィルタ ,  鉄道 ,  車輪 ,  故障検出