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J-GLOBAL ID：201902252504491993   整理番号：19A0492118

symplecticティックエントロピー法に基づく転がり軸受の振動信号の故障検出【JST・京大機械翻訳】

Fault Detection for Vibration Signals on Rolling Bearings Based on the Symplectic Entropy Method

著者 (3件)： Lei Min (Institute of Vibration, Shock and Noise, State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240; China) ,  Meng Guang (Institute of Vibration, Shock and Noise, State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240; China) ,  Dong Guangming (Institute of Vibration, Shock and Noise, State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240; China)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 11  ページ： 607  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  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： 軸受振動応答研究は軸受の状態監視と回転機械システムの品質検査にとって重要である。しかし,振動信号の複雑で高次元で非線形な特性と強い背景雑音により,ベアリング故障,特に回転要素故障を診断することは非常に困難である。新しい非線形解析法,シンプレクティックエントロピー(SymEn)測定を提案し,転がり軸受の故障監視のための測定信号を解析した。SymEnアプローチのコア技術はシンプレクティック主成分に基づくエントロピー解析である。転がり軸受データの動的特性を,SymEn法を用いて解析した。時間領域,周波数領域および経験的モード分解(EMD)/ウェーブレット領域における高次元特徴から成る他の技術と異なり,SymEnアプローチは,SymEn推定に基づく低次元(すなわち,二次元)特徴を構築する。提案した方法の有効性を検証するために,著者らの実験からの振動信号と事例西保護大学のBearingデータセンタを適用した。一方,故障軸受は他の通常の軸受に大きな影響を及ぼすことが分かった。要約すると,結果は,提案した方法が転がり軸受故障を検出するために使用できることを示した。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： 周波数領域 ,  *転がり軸受 ,  高次元 ,  非線形解析 ,  振動応答 ,  回転機械 ,  *軸受 ,  波束 ,  *故障 ,  二次元 ,  有効性 ,  *故障検出
準シソーラス用語： 時間領域 ,  状態監視 ,  *振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 故障検出 ,  高次元非線形特性 ,  転がり軸受 ,  シンプレクティックエントロピー(SYMEN)測定 ,  振動信号

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

引用文献 (52件)：

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タイトルに関連する用語 (3件)： 転がり軸受 ,  振動信号 ,  故障検出