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J-GLOBAL ID：201802291087504050   整理番号：18A1799633

MVMDとTeagerエネルギー演算子に基づく転がり軸受の初期故障特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Incipient fault feature extraction of rolling bearings based on the MVMD and Teager energy operator

著者 (5件)： Ma Jun (Faculty of Mechanical and Electrical Engineering, Kunming University Science and Technology, Kunming 650500, China) ,  Wu Jiande (Fauclty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China) ,  Wu Jiande (Engineering Research Center for Mineral Pipeline Transportation YN, Kunming 650500, China) ,  Wang Xiaodong (Fauclty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China) ,  Wang Xiaodong (Engineering Research Center for Mineral Pipeline Transportation YN, Kunming 650500, China)
資料名： ISA Transactions  (ISA Transactions)
巻： 80  ページ： 297-311  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0580A  ISSN： 0019-0578  CODEN： ISATAZ  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： 転がり軸受の初期故障が認識するのが難しく,変分モード分解(VMD)によって分解された固有モード関数(IMFs)の数を事前に設定し,適応的に選択することができないという問題を目的として,修正VMDとTeagerエネルギー演算子(MVMD-TEO)に基づく転がり軸受の初期故障特徴抽出のための新しい方法を提案した。まず第一に,転がり軸受の振動信号を,スペクトル分割サポート境界を得るために適応スケール空間スペクトル分割によって分析し,次に,VMDによって分解されたIMFの数Kを適応的に決定する。第二に,元の振動信号をKIMFに適応的に分解し,有効IMF成分を相関係数基準に基づいて抽出した。最後に,有効IMF成分の再構成信号のTeagerエネルギースペクトルをTEOにより計算し,次に,転がり軸受の初期故障特徴を抽出し,故障同定と位置を実現した。提案方法と既存の故障特徴抽出法の比較実験を,局所平均分解とTeagerエネルギー演算子(LMD-TEO)に基づいて,実験データセットと測定データセットを用いて実行した。3つの応用事例における比較実験の結果は,提示した方法がLMD-TEO方法よりかなりまたはわずかに良い性能を達成することができることを示して,提案方法の妥当性と実現可能性を証明した。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： 変分法 ,  *特徴抽出 ,  *故障 ,  *初期故障 ,  相関係数 ,  *転がり軸受 ,  スペクトル ,  比較試験 ,  再構成 ,  エネルギー分布
準シソーラス用語： スケール空間 ,  振動信号 ,  固有モード関数 ,  モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スペクトルセグメンテーション ,  修正変分モード分解 ,  Teagerエネルギー演算子 ,  初期故障特徴抽出

分類 (3件)： 信頼性  (KB04040H) ,  電動機  (NB07030U) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： エネルギー ,  演算子 ,  転がり軸受 ,  初期故障 ,  特徴抽出