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J-GLOBAL ID：202102258729518109   整理番号：21A0048416

EEMD散布エントロピー-LPPに基づく転がり軸受故障診断法【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis method of rolling bearings based on EEMD spread entropy and LPP

著者 (7件)： Jiang Yonghua (浙江師范大学 浙江省城市軌道交通智能運維技術与装備重点実験室,浙江 金華 321004;浙江師范大学 行知学院,浙江 蘭溪 321100) ,  Zhang Xiaodi (浙江師范大学 浙江省城市軌道交通智能運維技術与装備重点実験室,浙江 金華 321004) ,  Huang Taotao (浙江師范大学 浙江省城市軌道交通智能運維技術与装備重点実験室,浙江 金華 321004) ,  Jiao Weidong (浙江師范大学 浙江省城市軌道交通智能運維技術与装備重点実験室,浙江 金華 321004) ,  Li Gang (浙江師范大学 浙江省城市軌道交通智能運維技術与装備重点実験室,浙江 金華 321004) ,  Gao Zhao (浙江師范大学 浙江省城市軌道交通智能運維技術与装備重点実験室,浙江 金華 321004) ,  Shi Jizhong (浙江師范大学 浙江省城市軌道交通智能運維技術与装備重点実験室,浙江 金華 321004)
資料名： Zhejiang Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Zhejiang Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 43  号： 4  ページ： 381-387  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3280A  ISSN： 1001-5051  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： 転がり軸受の故障分類において,単一スケールエントロピーが故障特性を完全に特徴付けるのが難しいという問題に照準を定め,分散エントロピー(DE),集合経験的モード分解(EEMD),局所保存射影アルゴリズム(LPP),k-近傍分類アルゴリズム(KNN)に基づく。EEMD分散エントロピー-LPPに基づく転がり軸受の故障診断方法を提案した。まず第一に,特徴信号として最初の9つのIMF成分を抽出して,次に,特徴パラメータとしてその散布エントロピー値を計算し,次に,LPPを用いて,低次元特徴集合を得て,次に,KNN分類装置を分類して,識別した。実際の転がり軸受の正常、内輪故障、外輪故障、転がり体の故障サンプルに対して分類識別を行い、そして他の方法と比べ、結果はこの方法がより高い分類精度を有することを示した。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 ,  *エントロピー ,  *故障 ,  *転がり軸受 ,  分類装置 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  分類精度 ,  経験的モード分解 ,  アウターレース ,  インナーレース ,  局所保存射影 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 散布 ,  エントロピー ,  転がり軸受 ,  故障診断