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J-GLOBAL ID：202002277911670008   整理番号：20A2590833

高速列車歯車箱軸受の故障診断におけるDTCWPT-TVの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of DTCWPT-TV in Fault Diagnosis of Gearbox Bearing in High-Speed Train

著者 (4件)： Yang Huiying (西南交通大学机械工程学院,四川 成都 610031) ,  Wu Chuanhui (西南交通大学机械工程学院,四川 成都 610031) ,  Li Yanping (西南交通大学机械工程学院,四川 成都 610031) ,  Long Ying (西南交通大学机械工程学院,四川 成都 610031)
資料名： Jixie Sheji yu Zhizao  (Jixie Sheji yu Zhizao)
号： 9  ページ： 9-13,16  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3693A  ISSN： 1001-3997  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ギアボックス軸受は高速列車のステアリングフレームのキー部品として、その故障特徴は主にその振動信号に現れているが、列車運行過程には強い電磁ノイズが存在する。強背景雑音の信号における故障特徴周波数の抽出を目的として,二重ツリー複素ウェーブレットパケット変換(DualTreeComplexWaveletPackageTransform)を提案した。DTCWPTと全変動(TotalVariation,TV)を結合したアルゴリズムである。DTCWPTを用いて,ギアボックス軸受の振動信号を異なるスケールの信号成分に分解し,衝撃特性の最も顕著な信号成分を尖度指標によって選択した。ノイズを含む衝撃特徴に対して、この信号成分の全変動に対してスパースな追跡を行うことで、信号のスパースな最適化表現が得られ、振動信号中の衝撃特徴が顕著に増強される。スパース追跡アルゴリズムの有効性を,シミュレーション信号によって検証し,そして,DTCWPTと組み合わせて,歯車箱軸受の故障診断に適用した。この方法は信号中の衝撃特徴をうまく抽出でき、スペクトル中の故障特徴が明らかになり、有効に故障診断を指導できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  衝撃 ,  *故障 ,  *軸受 ,  列車運転 ,  *故障診断 ,  スペクトル ,  *歯車箱
準シソーラス用語： 尖度 ,  *高速列車 ,  ウェーブレットパケット変換 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 軸受  (QB01020W) ,  歯車,歯車装置  (QB01060O) ,  研削  (QC03000R) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高速列車 ,  歯車箱 ,  軸受 ,  故障診断 ,  応用