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J-GLOBAL ID：201902287603455941   整理番号：19A0090930

可変モード分解に基づくデトネーション特徴認識手法【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Bi Fengrong (天津大学内燃机燃焼学国家重点実験室 天津,300072) ,  Li Xin (天津大学内燃机燃焼学国家重点実験室 天津,300072) ,  Ma Teng (天津大学内燃机燃焼学国家重点実験室 天津,300072)
資料名： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan  (Zhendong Ceshi Yu Zhenduan)
巻： 38  号： 5  ページ： 903-907  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2749A  ISSN： 1004-6801  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： 経験的モード分解(EMD)アルゴリズムの固有の欠陥のため,経験的モード分解(EMD)アルゴリズムを導入した。変分原理を用いて分解する可変モード分解(variationalmodedecomposition、略称VMD)アルゴリズムをデトネーション識別領域に導入し、VMDアルゴリズムがEMDアルゴリズムより高い計算効率と正確性を有することを発見した。さらに,強いロバスト性を示し,強いバックグラウンドノイズを有するシリンダヘッド振動信号からのデトネーション特性を抽出するのに好適である。その上、VMDアルゴリズムの分解層数に対する手動選択の欠点に対して、各階級成分の中心周波数の差を利用して、VMD分解層数を自動的に選択できる方法を提案した。この方法の考え方はVMDアルゴリズムを利用して、信号が一つの小さい層数から分解し、分解層数を増やし、各階級成分の中心周波数差値があらかじめ設定された閾値を満たすまで、最適な分解結果を得ることができる。実験データの検証と対比により、この方法の優位性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シリンダヘッド ,  *デトネーション ,  変分原理 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 中心周波数 ,  振動信号 ,  背景雑音 ,  正確性 ,  計算効率 ,  経験的モード分解 ,  特徴認識 ,  *モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 雑音一般  (ND04010J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 可変 ,  モード分解 ,  デトネーション ,  特徴認識 ,  手法