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J-GLOBAL ID：201902252299093205   整理番号：19A0879295

回転機械故障診断のための改良特異スペクトル分解に基づく1.5次元エネルギースペクトル【JST・京大機械翻訳】

Improved singular spectrum decomposition-based 1.5-dimensional energy spectrum for rotating machinery fault diagnosis

著者 (2件)： Yan Xiaoan (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing, People’s Republic of China) ,  Jia Minping (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing, People’s Republic of China)
資料名： Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering  (Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering)
巻： 41  号： 1  ページ： 1-20  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4531A  ISSN： 1678-5878  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 回転機械の故障診断は,常に非線形因子の様々な影響により挑戦されている。この問題を扱うために,本論文では,改良特異スペクトル分解の概念を1.5次元エネルギースペクトルと組み合わせて,回転機械の部分故障を診断するための新しい方法を提示した。提案したアルゴリズムの中で,波形マッチング拡張を最初に,特異スペクトル分解の最終効果を抑制するために導入して,瞬間的特徴が物理的意味を有するいくつかの特異スペクトル成分(SSCs)を得た。一方,新しい敏感な指標を提唱して,主な故障特性署名を含む敏感なSSCsを適応的に選択した。次に,選択した敏感なSSCの1.5次元エネルギースペクトルを,欠陥周波数を得て,回転機械の故障型を同定するために実施した。歯車と転がり軸受の故障検出における応用を通して,上昇したアルゴリズムの有効性を証明した。提案した方法が信号の分解結果を改善し,歯車または転がり軸受の局所故障を効果的に検出できることを示した。研究は,回転機械の損傷検出における改良のための新しい展望を提供する。Copyright 2019 The Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スペクトル分解 ,  *故障 ,  有効性 ,  *故障診断 ,  アルゴリズム ,  マッチング ,  損傷検出 ,  *回転機械 ,  *スペクトル ,  故障検出 ,  転がり軸受 ,  *エネルギー分布

著者キーワード (5件)： 特異スペクトル分解の改善 ,  高感度指数 ,  1.5次元エネルギースペクトル ,  回転機械 ,  故障診断

分類 (3件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 回転機械 ,  故障診断 ,  スペクトル分解 ,  5次元 ,  エネルギースペクトル