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J-GLOBAL ID：202002229696769159   整理番号：20A1705968

経験的ウェーブレット変換とS変換法を用いた軸受故障の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of bearing fault using Empirical Wavelet Transform and S Transform methods

著者 (4件)： Merainani Boualem (University of M’hamed Bougara,Solid Mechanics and Systems Laboratory,Boumerdes,Algeria,35000) ,  Bouzid Abir Amar (University of M’hamed Bougara,Solid Mechanics and Systems Laboratory,Boumerdes,Algeria,35000) ,  Ratni Azeddine (University of M’hamed Bougara,Solid Mechanics and Systems Laboratory,Boumerdes,Algeria,35000) ,  Benazzouz Djamel (University of M’hamed Bougara,Solid Mechanics and Systems Laboratory,Boumerdes,Algeria,35000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCSSP  ページ： 446-453  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 転がり要素軸受は誘導電動機の重要な機械部品の1つである。それ以来,その故障は巨大な損傷を生じる可能性がある。軸受故障を効率的に診断する方法は信号処理における高い問題であり,その故障検出は重要な意義を引き出す。本論文では,振動信号を用いて誘導電動機における外部レース軸受故障を検出するために,経験的ウェーブレット変換とS変換に基づくハイブリッド法を提案した。収集した信号が雑音によって妨害されるので,EWTを用いて故障特性周波数を含む領域を分離して生信号をフィルタした。次に,STを用いて,フィルタ信号の振幅-周波数と時間-周波数輪郭を表し,軸受故障を検出することができた。最後に,実験振動データを調べ,開発した方法の信頼性を評価した。得られた結果は良好な性能を示した。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： 固有振動数 ,  雑音 ,  フィルタ ,  *故障 ,  信頼性 ,  機械要素 ,  *軸受 ,  信号処理 ,  故障検出 ,  誘導電動機 ,  *ウェーブレット変換
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 経験 ,  ウェーブレット変換 ,  S変換 ,  軸受 ,  故障