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J-GLOBAL ID：201902286858358941   整理番号：19A2047296

主成分分析に基づく特徴周波数抽出とAxis軌道におけるその応用【JST・京大機械翻訳】

Feature Frequency Extraction Based on Principal Component Analysis and Its Application in Axis Orbit

著者 (3件)： Li Zhen (School of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China) ,  Li Weiguang (School of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China) ,  Zhao Xuezhi (School of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China)
資料名： Shock and Vibration  (Shock and Vibration)
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2039A  ISSN： 1070-9622  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 振動に基づく診断は,大きな回転機械のための運転効率と安全性を維持する強力なツールとして使用されてきた。しかし,その固有の欠点により,従来の振動信号処理技術を用いることにより,誤動作特徴の抽出は十分正確ではない。本論文では,有効固有値と周波数成分の間の関係を研究し,PCA(CFSM-PCA)に基づく新しい特性周波数分離法を提案した。特定の固有値を再構成することによって,特定の特徴周波数を精製できた。さらに,有効固有値の分布を通して3つの重要な展望を研究し,続いて理論的導出を例示した。さらに重要なことに,この提案した方式は,より大きな機械の軸軌道を合成するためにも用いることができた。精製曲線は明示的であり,CFSM-PCAは高調波ウェーブレットおよびウェーブレットパケットよりも高い効率を示した。Copyright 2018 Zhen Li et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 固有値 ,  誤動作 ,  回転機械 ,  安全性 ,  高調波 ,  波束 ,  *主成分分析 ,  固有振動数 ,  再構成
準シソーラス用語： ウェーブレットパケット ,  周波数成分 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

引用文献 (29件)：

• H. Abdi, L. J. Williams, "Principal component analysis," Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, vol. 2, no. 4, pp. 433-459, 2010.
• A. Widodo, B. Yang, T. Han, "Combination of independent component analysis and support vector machines for intelligent faults diagnosis of induction motors," Expert Systems with Applications, vol. 32, no. 2, pp. 299-312, 2007.
• S. Wold, K. Esbensen, P. Geladi, "Principal component analysis," Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 2, no. 1-3, pp. 37-52, 1987.
• M. Kirby, L. Sirovich, "Application of the Karhunen-Loeve procedure for the characterization of human faces," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 12, no. 1, pp. 103-108, 1990.
• J. H. Xi, Y. Z. Han, R. H. Su, "New fault diagnosis method for rolling bearing based on PCA," Proceedings of the 25th Chinese Control and Decision Conference, CCDC '13, pp. 4123-4127, IEEE, May 2013.

タイトルに関連する用語 (3件)： 主成分分析 ,  軌道 ,  応用