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J-GLOBAL ID：202002219987428290   整理番号：20A1485396

改良適応瞬時周波数推定のVold-Kalmanフィルタに基づく信号分離法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on a Signal Separation Method Based on Vold-Kalman Filter of Improved Adaptive Instantaneous Frequency Estimation

著者 (3件)： Li Yanfeng (College of Mechanical and Vehicle Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China) ,  Han Zhennan (College of Mechanical and Vehicle Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China) ,  Wang Zhijian (School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 112170-112189  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 強いバックグラウンドノイズの下の回転機械システムの故障振動信号には,非定常,非Gauss,および複合成分の特性がある。これらの特性を考慮して,適応瞬時周波数推定のVold-Kalmanフィルタ(VKF)に基づく信号分離の改良法を提案した。最初に,高精密適応瞬時周波数(IF)推定法として,シンクロースキーズウェーブレット変換(SWT)に基づくピーク検出の適応マルチリッジ抽出法を提案した。高精度IF推定をVKFの瞬時周波数パラメータとして用い,複雑な多成分非定常信号を時間領域で直接分離でき,多重定常単一成分信号と信号残基から成る信号組合せに変換した。第2に,改良方法を,適応IF推定法を,バイスペクトルの次数追跡解析と対角線スライスとを組み合わせて提案する。改良した方法において,各々の成分信号の対応するIF推定は,その順序追跡の参考周波数として取り入れて,各々の成分信号の順序スペクトル解析を個々に実行した。一方,信号残差を,Gauss雑音を抑制し,振動信号における故障特徴を効果的に分離して抽出するために,バイスペクトルの対角スライスによって解析した。最後に,この方法を,異なる条件下で,シミュレーションデータと実験データで検証した。結果は,改良方法が他の伝統的方法より高い抽出精度を有することを示した。それは,実用化のための優位性と大きい可能性を持った。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  フィルタ ,  *故障 ,  残差 ,  スペクトル解析 ,  Gauss雑音 ,  多重化
準シソーラス用語： 背景雑音 ,  *瞬時周波数 ,  非定常信号 ,  非定常性 ,  高精度 ,  推定法 ,  時間領域 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  瞬時周波数 ,  推定 ,  Kalmanフィルタ ,  研究