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J-GLOBAL ID：201902225092884487   整理番号：19A1720046

GSOアルゴリズムに基づく適応ランダム共振軸受の故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis of Adaptive Stochastic Resonance Bearings based on GSO Algorithm

著者 (3件)： Fang Yu (上海工程技術大学 城市軌道交通学院,上海,201620) ,  Yuan Congzhen (上海工程技術大学 城市軌道交通学院,上海,201620) ,  Hu Dingyu (上海工程技術大学 城市軌道交通学院,上海,201620)
資料名： Zaosheng yu Zhendong Kongzhi  (Zaosheng yu Zhendong Kongzhi)
巻： 39  号： 3  ページ： 199-203  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2428A  ISSN： 1006-1355  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： 強いノイズによる軸受故障の弱い信号検出と従来の単一パラメータ最適化による確率的共振システムの問題のために,ホタル最適化アルゴリズム(GSO)に基づく適応ランダム共振軸受の故障信号検出法を提案した。最初に,圧縮周波数を固定周波数で圧縮した。次に,GSOアルゴリズムの初期フルオレセインとして,従来のランダム共鳴システムの出力信号対雑音比(SNR)を用いて,ランダム共鳴システムの構造パラメータa,bをGSOアルゴリズムによって選択した。最後に、双安定ランダム共振システムの出力信号対ノイズ比によって軸受故障弱信号が増強されるかどうかを検査し、システムの出力時間領域図を通じて信号の周期性を分析し、パワースペクトルにより軸受故障弱信号の特徴周波数を分析した。シミュレーション検証と実験検証の結果により、この方法はベアリングの故障弱信号を検出でき、弱信号の増強とノイズ低減を実現できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  信号検出 ,  *アルゴリズム ,  *故障診断 ,  雑音 ,  *故障 ,  パワースペクトル ,  SN比 ,  *軸受 ,  *共振 ,  共鳴 ,  双安定性 ,  雑音低減 ,  ラクトン ,  スピロ化合物 ,  フェノール類 ,  芳香族縮合化合物
準シソーラス用語： 時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  その他のシステムプログラミング  (JD03070M)

物質索引 (1件)： フルオレセイン

タイトルに関連する用語 (6件)： GSO ,  アルゴリズム ,  適応 ,  共振 ,  軸受 ,  故障診断