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J-GLOBAL ID：201902260499815725   整理番号：19A0541874

配列エントロピー最適化による改良可変モード分解アルゴリズムは,ギアボックス故障を診断する。【JST・京大機械翻訳】

Gearbox fault diagnosis based on permutation entropy optimized variational mode decomposition

著者 (6件)： Wang Zhijian (中北大学机械工程学院,太原,030051) ,  Chang Xue (重慶大学机械工程学院,重慶,400044) ,  Wang Junyuan (中北大学机械工程学院,太原,030051) ,  Du Wenhua (中北大学机械工程学院,太原,030051) ,  Duan Nengquan (中北大学机械工程学院,太原,030051) ,  Dang Zhangying (中北大学机械工程学院,太原,030051)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 34  号： 23  ページ： 59-66  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： ギアボックスにおける複合故障特性を正確に抽出するために,可変モード分解(VMD)を,振動信号を処理するために選択した。信号は,いくつかの固有モード関数(IMF)に分解できるが,分解層数kとペナルティ因子を予め設定する必要がある。そこで、分解層の数kを適応的に決定できるため、本論文では、配列エントロピー最適化アルゴリズム(permutationentroyoptimization,PEO)を提案し、このアルゴリズムは分解信号の特徴に応じて、分解層の数kを適応的に決定できる。同時に、VMDアルゴリズムのノイズに対する敏感性を解決するため、本文はノイズ補助データ分析の思想に基づき、改良VMDアルゴリズム(modifiedvariablemodaldecomposition,MVMD)を提案した。まず第一に,オリジナル信号に逆のGauss白色雑音を追加して,次に,VMDアルゴリズムによって分解して,次に,多重サイクルを通して,オリジナル信号におけるノイズを相殺して,次に,毎回,IMFを統合した。マルチ故障特徴を有するギアボックスシミュレーション信号と測定信号を,このアルゴリズムによって処理し,故障特徴を抽出した。閉形式電力流試験台の故障検出を,160と360Hzの故障周波数で,それぞれ抽出した。この方法はギアボックスの複合故障診断に新しいアイデアを提供する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  *エントロピー ,  ペナルティ ,  データ解析 ,  *故障 ,  *歯車箱 ,  *最適化 ,  白色雑音 ,  故障診断 ,  雑音 ,  多重化 ,  *アルゴリズム ,  *モード分解 ,  *改変
準シソーラス用語： 閉形式 ,  固有モード関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 歯車,歯車装置  (QB01060O) ,  農業一般  (FB01010A)

タイトルに関連する用語 (9件)： エントロピー ,  最適化 ,  可変 ,  モード分解 ,  アルゴリズム ,  ギア ,  ボックス ,  故障 ,  診断