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J-GLOBAL ID：202002230592577498   整理番号：20A2191099

適応共振周波数帯抽出に基づく転がり要素軸受の複合故障同定【JST・京大機械翻訳】

Compound fault identification of rolling element bearing based on adaptive resonant frequency band extraction

著者 (4件)： Chen Bin (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Peng Feiyu (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Wang Hongyu (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Yu Yang (School of Civil and Environmental Engineering, University of Technology Sydney, Sydney 2007, NSW, Australia)
資料名： Mechanism and Machine Theory  (Mechanism and Machine Theory)
巻： 154  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0947A  ISSN： 0094-114X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高周波共振(HFR)技術は,転がり要素軸受の故障診断のための強力なツールと見なされる。単一故障におけるHFRの使用と異なり,複合故障と外部ランダムインパルスの下の多重共振周波数バンドの決定は,まだ挑戦的なタスクである。本論文は,適応共振周波数バンド抽出に基づく新しい複合故障同定法を開発した。改良型冗長第二世代ウェーブレットパケット変換を最初に提示して,故障署名の微細分離を提供するために,振動信号を様々な狭帯域に分解した。次に,正方形包絡線スペクトルスパース性基準を設計して,狭い周波数帯で埋められた故障特性を定量化した。その結果,二乗包絡線スペクトルスパーソグラムを最適共振バンドを強調するために構築して,この複合故障を帯域通過フィルタリングとエンベロープ解析によってよく検出することができた。数値的および実験的結果は,提案した方法の有効性および優位性を確認し,それは,故障関連インパルスに対してより敏感であり,そして,余分な干渉に対してロバストであった。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *共振 ,  *故障 ,  冗長性 ,  転がり軸受 ,  *軸受 ,  故障診断 ,  帯域フィルタ ,  HF【周波数】 ,  多重化 ,  エンベロープ ,  狭帯域 ,  *共振周波数 ,  *周波数帯 ,  ロバスト性 ,  ウェーブレット変換

著者キーワード (5件)： マルチ故障検出 ,  転がり軸受 ,  共鳴周波数帯 ,  ウェーブレット変換 ,  二乗エンベロープスペクトル

分類 (3件)： 軸受  (QB01020W) ,  信頼性  (KB04040H) ,  歯車,歯車装置  (QB01060O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 適応 ,  共振周波数 ,  転がり ,  要素 ,  軸受 ,  故障 ,  同定