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J-GLOBAL ID：201902225311860470   整理番号：19A0093032

適応マルチスケール散布エントロピーに基づく転がり軸受故障診断手法【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis Method of Rolling Bearings based on Adaptive Multi-scale Dispersion Entropy

著者 (4件)： Li Congzhi (安徽工業大学 机械工程学院,安徽 馬鞍山,243032) ,  Zheng Jinde (安徽工業大学 机械工程学院,安徽 馬鞍山,243032) ,  Pan Haiyang (安徽工業大学 机械工程学院,安徽 馬鞍山,243032) ,  Liu Qingyun (安徽工業大学 机械工程学院,安徽 馬鞍山,243032)
資料名： Zaosheng yu Zhendong Kongzhi  (Zaosheng yu Zhendong Kongzhi)
巻： 38  号： 5  ページ： 173-179  発行年： 2018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： 転がり軸受の振動信号の非定常性と非線形特性のため,新しい測定時系列の複雑性と不規則度指数である分散エントロピー(DE)を,転がり軸受の非線形故障特性の抽出に導入した。経験的モード分解(EMD)とDE(DE)に基づく適応マルチスケール分散エントロピー転がり軸受の故障診断方法を提案した。最初に,経験的モード分解を用いて,振動信号を分解し,次に,いくつかの異なるスケールの固有モード関数を得て,次に,各々の固有モード関数のDE値を計算し,次に,SVMに基づく多重故障分類装置の訓練および認識を,特性ベクトルとして,得た。最後に、提案した転がり軸受の故障診断方法を実験データの分析に応用し、結果により、提案した方法が転がり軸受故障の類型を正確に識別できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エントロピー ,  固有ベクトル ,  測定データ ,  *転がり軸受 ,  *故障 ,  多重化 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 故障分類 ,  固有モード関数 ,  経験的モード分解 ,  不規則度 ,  複雑性 ,  非定常性 ,  振動信号 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  音波伝搬  (BB03030G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 適応 ,  マルチスケール ,  散布 ,  エントロピー ,  転がり軸受 ,  故障診断 ,  手法