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J-GLOBAL ID：201902229662334765   整理番号：19A1107353

埋め込まれた疲れ亀裂信号を検出するために流れたアコースティックエミッション信号を分解する方法【JST・京大機械翻訳】

A Method to Decompose the Streamed Acoustic Emission Signals for Detecting Embedded Fatigue Crack Signals

著者 (5件)： Zhang Lu (Civil and Materials Engineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60607, USA) ,  Ozevin Didem (Civil and Materials Engineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60607, USA) ,  He David (Mechanical and Industrial Engineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60607, USA) ,  Hardman William (NAVAIR NAS Patuxent River, St. Mary’s County, MD 20670, USA) ,  Timmons Alan (NAVAIR NAS Patuxent River, St. Mary’s County, MD 20670, USA)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 8  号： 1  ページ： 7  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アコースティックエミッション(AE)法のデータ収集は,AEセンサの出力が予め定義された閾値以上であるとき,AEシステムがデータを取得する閾値依存アプローチに基づいている。しかし,雑音の信号レベルが欠陥からAEの信号レベルを克服し,AEシステムを飽和させるので,この手法は雑音環境における欠陥を検出することができない。時間依存手法は,ストリーミング波形に基づいており,あらかじめ定義された時間間隔ごとに特徴を抽出する。アクティブな欠陥を表す関連AE信号が流れた信号に埋め込まれると仮定した。本研究では,雑音信号と亀裂信号を分離するために,ストリームAE信号の分解法を実証した。鋼の疲れ亀裂成長を表すAE信号を実験室規模試験から得た。騒音のある運転条件における河川AE信号は,海軍航空システム(NAVAIR)施設における歯車箱試験から得られる。信号の付加と分解を達成し,流れたAE信号に埋め込まれた最小検出可能信号対雑音比を決定した。開発した分解手法を,NAVAIR施設に位置するヘリコプタ歯車箱試験装置のスプライン試験で記録された流れ信号に埋め込まれたバースト信号を検出することで実証した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 航空輸送 ,  SN比 ,  試験装置 ,  歯車箱 ,  *亀裂 ,  スプライン ,  ヘリコプタ ,  時間依存性 ,  *疲れ亀裂 ,  ストリーミング ,  データ収集 ,  鋼 ,  騒音 ,  雑音 ,  *アコースティックエミッション

著者キーワード (4件)： アコースティックエミッション(AE) ,  ストリーム信号 ,  実験室規模試験 ,  歯車箱スプライン

分類 (5件)： モルタル,コンクリート  (RA06042H) ,  オートバイ  (QG06000Y) ,  自然災害  (RA02030M) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  生体計測  (EL03020C)

引用文献 (16件)：

• Eftekharnejad, B.; Addali, A.; Mba, D. Shaft crack diagnostics in a gearbox. Appl. Acoust. 2012, 73, 723-733.
• Yesilyurt, I.; Gu, F.; Ball, A.D. Gear tooth stiffness reduction measurement using modal analysis and its use in wear fault severity assessment of spur gears. NDT E Int. 2003, 36, 357-372.
• Eftekharnejad, B.; Mba, D. Monitoring natural pitting progress on helical gear mesh using acoustic emission and vibration. Strain 2011, 47, 299-310.
• Zhu, X.; Zhong, C.; Zhe, J. A high sensitivity wear debris sensor using ferrite cores for online oil condition monitoring. Meas. Sci. Technol. 2017, 28, 75102.
• Dempsey, P.J. Integrating Oil Debris and a High Sensitivity Wear Debris Sensor Using Ferrite Cores for Online Oil Condition Monitoring Vibration Measurements for Intelligent Machine Health Monitoring. Ph.D. Thesis, Toledo University, Toledo, OH, USA, 2003.

タイトルに関連する用語 (3件)： 疲れ亀裂 ,  アコースティックエミッション信号 ,  分解