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J-GLOBAL ID：202002237575137220   整理番号：20A0577859

歯車の故障相関と分類のための心理音響学,音響学および振動特徴の批判的評価と比較【JST・京大機械翻訳】

Critical evaluation and comparison of psychoacoustics, acoustics and vibration features for gear fault correlation and classification

著者 (2件)： Kane P.V. (Department of Mechanical Engineering, Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur, Maharashtra, India) ,  Andhare A.B. (Department of Mechanical Engineering, Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur, Maharashtra, India)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 154  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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： 歯車故障診断は,保全目的のための故障診断機能の焦点によって,過去数十年において重要性を得た。本論文では,歯車箱における故障を相関させ,分類するために,様々な振動,音響および心理音響特徴の能力を調査した。本研究は,歯車箱の組立ライン検査の終わりにおける歯車箱故障診断のプロセスによって動機づけられる。組立ライン検査の終わりの間,歯車箱はテストベンチ上で操作され,オペレータは歯車箱によって放出される音を聞くことによって故障の存在に関する決定を行うことが観察される。この決定は,主観性を含むオペレータの判断と過去の経験に基づいている。類似の聴取原理に基づく科学的で客観的な心理音響ベース技術を適用することにより,ライン検査の最後のこの問題に取り組む努力を行った。実験は,4種類の歯車故障をシミュレートすることにより実験室で行い,振動と音響信号を得て,心理音響特徴に沿った振動と音響信号の統計的特徴を抽出した。異なる特徴が異なる方法で故障に応答し,特徴値の変化も負荷条件に依存することが観察された。したがって,これらの特徴を故障と相関させることは単純ではなく,故障を特徴に関連付けるための知的な技術を必要とする。故障と特徴との相関を,ANNや判別分類器のような異なる技術で試みた。心理音響学的特徴は,音響学および振動統計的特徴と比較して,故障を分類する能力が優れており,二次判別分類器を用いて93.02%,多層フィードフォワード逆伝搬ニューラルネットワークを用いて95.93%であることが分かった。心理音響に基づく故障同定技術は,歯車箱の組立ライン検査の終わりに適用できることを示した。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： *音響 ,  保全 ,  歯車箱 ,  フィードフォワード ,  *音響学 ,  多層 ,  オペレータ ,  組立ライン ,  音波信号 ,  *故障 ,  故障診断 ,  *心理音響
準シソーラス用語： オンライン ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  テストベンチ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 歯車の故障 ,  条件指標 ,  振動 ,  音響 ,  統計的特徴 ,  心理音響学的特徴 ,  ANN ,  判別分類器 ,  歯車箱のオンライン検査

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 歯車 ,  故障 ,  相関 ,  分類 ,  心理音響学 ,  音響学 ,  評価