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J-GLOBAL ID：202002231484734940   整理番号：20A2014197

変換スケール改良BPDとMCKDに基づく転がり軸受の複合故障診断【JST・京大機械翻訳】

Compound Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on Transformation Scale Improved BPD and MCKD

著者 (3件)： Meng Jing (Key Laboratory of Micro-Inertial Instrument and Advanced Navigation Technology, Ministry of Education, School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Zhao Liye (Key Laboratory of Micro-Inertial Instrument and Advanced Navigation Technology, Ministry of Education, School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Yan Ruqiang (Key Laboratory of Micro-Inertial Instrument and Advanced Navigation Technology, Ministry of Education, School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 166  ページ： 269-280  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 転がり軸受は回転機械の主要部品の1つであり,その状態は回転機械の操作にも影響する。本論文は,最大相関尖度デコンボリューション(MCKD)を有する改良基底追跡雑音除去(BPD)アルゴリズムを統合することによって,転がり軸受の化合物故障を検出し,分離するための新しい方法を示した。本論文では,分割変数拡張Lagrange収縮アルゴリズム(SALSA)を採用して,BPDを実行した。さらに,BPDにおけるLagrange乗数の適切な値を設定するために,初期雑音除去信号の各サブバンドのエネルギーにより決定される変換スケールを導入した。次に,振動信号を雑音除去して,新しいLagrange乗数を通して反復インパルスを明らかにした。MCKDは,転がり軸受における化合物故障のさらなる分離に使用される。内部レース故障と外部レース故障の複合故障をシミュレーションする振動信号解析は,提示した方法の有効性を証明した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *故障 ,  回転機械 ,  *転がり軸受 ,  基底 ,  *故障診断 ,  Lagrange乗数法 ,  デコンボリューション ,  有効性 ,  雑音除去
準シソーラス用語： 尖度 ,  サブバンド ,  力積 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 基礎追跡 ,  SALSA ,  エネルギー ,  変換スケール ,  複合故障

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： スケール ,  BPD ,  転がり軸受 ,  故障診断