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J-GLOBAL ID：201902291423123582   整理番号：19A1361688

FASTA結合p-指数閾値雑音除去法に基づくMCA手法による車軸歪信号処理の研究【JST・京大機械翻訳】

Application of MCA Method Based on FASTA and p-Exponential Threshold Denoising Method in Axle Strain Signal Processing

著者 (4件)： Zhang Zifan (北京交通大学机械与電子控制工程学院,北京,100044) ,  Li Qiang (北京交通大学机械与電子控制工程学院,北京,100044) ,  Chen Xiaojie (北京交通大学机械与電子控制工程学院,北京,100044) ,  Wu Yuxing (北京交通大学机械与電子控制工程学院,北京,100044)
資料名： Zhongguo Tiedao Kexue  (Zhongguo Tiedao Kexue)
巻： 40  号： 2  ページ： 130-137  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1483A  ISSN： 1001-4632  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： 形態成分分析(MCA)法に基づいて,異なる成分のスパースマッチングを行い,高速適応収縮閾値アルゴリズム(FASTA)とp-指数閾値雑音除去法を採用して,計算効率を改善し,雑音低減効果を改善した。車軸の歪信号は正余弦波形の周期成分と明らかなスパイクのパルス妨害成分からなるため、両者の形態差異に従って、FASTAとp-指数閾値ノイズ除去法に基づくMCA方法を採用して、周期成分と妨害成分のスパース係数を解いて、再構築を行った。歪周期成分と干渉成分の分離を実現した。車軸歪信号処理のシミュレーション計算から,FASTAとp-指数閾値雑音除去法は,反復ソフトしきい値アルゴリズムと比較して,計算時間が61.5%減少することが分かった。あるタイプの車軸の実測歪信号処理の結果、この方法を用いて得られたひずみ信号は、反復ソフト閾値アルゴリズムに基づく形態成分分析方法と適応メディアンフィルタリングアルゴリズムより、ひずみ平均誤差がそれぞれ77.4%と55.5%低下することが分かった。相関係数はそれぞれ13.5%と4.4%増加した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マッチング ,  高速度 ,  アルゴリズム ,  パルス ,  計算 ,  *信号処理 ,  *車軸 ,  シミュレーション ,  干渉 ,  *雑音除去 ,  妨害成分 ,  再構成
準シソーラス用語： スパース ,  成分分析 ,  *軸歪 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 鉄道施設・建設一般  (RC07010F) ,  鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R) ,  線路構造,軌道材料  (RC07030B)

タイトルに関連する用語 (9件)： 指数 ,  閾値 ,  雑音除去 ,  MCA ,  手法 ,  車軸 ,  歪 ,  信号処理 ,  研究