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J-GLOBAL ID：202002270287406260   整理番号：20A0715936

故障源から離れた試験信号に基づく転がり軸受の弱故障検出法【JST・京大機械翻訳】

Weak fault detection method of rolling bearing based on testing signal far away from fault source

著者 (6件)： He Zhiyuan (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Chen Guo (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Hao Tengfei (School of Automotive & Rail Transit, Nanjing Institute of Technology, Nanjing, China) ,  Teng Chunyu (Innovative Research Center, China Aero-Polytechnology Establishment, Beijing, China) ,  Hou Minli (Chengdu Aircraft Industrial (Group) Co. Ltd, Chengdu, China) ,  Cheng Zhenjie (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China)
資料名： Journal of Mechanical Science and Technology  (Journal of Mechanical Science and Technology)
巻： 34  号： 3  ページ： 1035-1048  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1151A  ISSN： 1738-494X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： いくつかのケースでは,機械の複雑な内部構造のために,振動センサの位置は航空エンジンのような転がり軸受から遠く離れており,故障の特徴が極端に弱くなり,転がり軸受の検出に大きな挑戦をもたらす。この問題を扱うために,統合検出法を提案した。最初に,MEDLと呼ばれる方法を提案して,弱い信号における周期的故障インパルス成分を強化するために,最小エントロピーデコンボリューション(MED)における最適フィルタ長さを測定して,精度は1であった。その後,MEDLを変分モード分解(VMD)および自己相関と組み合わせて,強い背景雑音から故障特徴を抽出した。転がり軸受のための一連の故障シミュレーション実験を,ケーシングを有する航空エンジン回転子実験装置を用いて実施した。結果は,統合検出法の精度が異なる測定点,速度および故障型において100%であることを検証した。同時に,スペクトル尖度(SK)および経験的ウェーブレット変換(EWT)と比較した。それは,効果的にケーシング信号から転がり軸受の弱い故障特性を抽出することにおいて,統合検出法がよりロバストであることを証明した。Copyright The Korean Society of Mechanical Engineers and Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ウェーブレット変換 ,  *検出法 ,  ロバスト性 ,  変分法 ,  最適フィルタ ,  *故障検出 ,  内部構造 ,  スペクトル ,  自己相関 ,  試験信号 ,  フィルタ ,  *転がり軸受 ,  *故障
準シソーラス用語： 尖度 ,  モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 転がり軸受 ,  故障検出 ,  ケーシング信号 ,  最小エントロピーデコンボリューション(MED) ,  変分モード分解(VMD) ,  フィルタサイズ

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 故障 ,  試験信号 ,  転がり軸受 ,  故障検出