文献

J-GLOBAL ID：202102282665882266   整理番号：21A1009214

正弦波波低減による厳しい端部歪の抑制による変位信号からの故障特徴抽出の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancement of Fault Feature Extraction from Displacement Signals by Suppressing Severe End Distortions via Sinusoidal Wave Reduction

著者 (9件)： Chen Binqiang (Institute of Intelligent Equipment and Smart Manufacturing, School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Chen Binqiang (Shenzhen Research Institute of Xiamen University, Shenzhen 518000, China) ,  Lan Qixin (Institute of Intelligent Equipment and Smart Manufacturing, School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Lan Qixin (Shenzhen Research Institute of Xiamen University, Shenzhen 518000, China) ,  Li Yang (Institute of Intelligent Equipment and Smart Manufacturing, School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Li Yang (Shenzhen Research Institute of Xiamen University, Shenzhen 518000, China) ,  Zhuang Shiqiang (Department of Mechanical and Industrial Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ 07102, USA) ,  Cao Xincheng (Institute of Intelligent Equipment and Smart Manufacturing, School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Cao Xincheng (Shenzhen Research Institute of Xiamen University, Shenzhen 518000, China)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 12  号： 18  ページ： 3536  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 渦電流センサによって取得した変位信号は,電気機械的装置の状態監視および健康予後において広範囲に使用されている。低周波成分に対する感度のために,変位信号は,しばしば高振幅の正弦波を含む。正弦波のディジタル化が全周期サンプリングの条件を満足しないならば,衝撃特徴の形での厳しいエンド歪み(SED)の影響は,離散ウェーブレット分解における境界拡張のために発生する可能性がある。SED効果は,それが処理されないならば,弱い故障特徴の抽出を複雑にする。本論文では,Fourier解析とウェーブレット解析に基づく理論を用いたSED効果のメカニズムを調べた。強い正弦波の存在における変位信号から特徴抽出性能を強化するために,Fourier基底と複合ウェーブレット辞書に基づく新しい方法を提案した。この手順では,矩形窓とHanning窓を用いた比ベーススペクトル補正法を採用して,強い正弦波波の最適低減を得た。残留信号は,ダイアディックウェーブレットパケットと陰的ウェーブレットパケットから成る複合ウェーブレット辞書によってさらに分解される。数値シミュレーションにより,各ウェーブレット部分空間における再構成信号が厳しいエンド歪みを避けることができることを検証した。提案方法を,摩擦衝撃故障による実験的試験の事例研究およびブレード亀裂故障による工学試験に適用した。解析結果は,提案方法が変位信号解析におけるSED効果を効果的に抑制することができ,したがって,弱い故障特徴を抽出する際にウェーブレット解析の性能を強化することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Fourier変換 ,  亀裂 ,  衝撃 ,  *故障 ,  故障診断 ,  信号解析 ,  *特徴抽出 ,  *正弦波 ,  波束 ,  LF【周波数】 ,  事例研究
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  状態監視 ,  ウェーブレットパケット ,  ウェーブレット解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 回転機械 ,  故障診断変位信号 ,  ウェーブレット解析 ,  Fourier変換 ,  信号増強

分類 (2件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (32件)：

• Randall, R.B. Vibration-Based Condition Monitoring: Industrial, Automotive and Aerospace Applications; Wiely: Hoboken, NJ, USA, 2011.
• Lei, Y.G. Intelligent Fault Diagnosis and Remaining Useful Life Prediction of Rotating Machinery; Elsevier Butterworth-Heinemann: Oxford, UK, 2016.
• Wang, T.Y.; Han, Q.K.; Chu, F.L.; Feng, Z.P. Vibration based condition monitoring and fault diagnosis of wind turbine planetary gearbox: A review. Mech. Syst. Signal Process. 2019, 126, 662-685.
• Sun, W.; Yao, B.; Zeng, N.; Chen, B.; He, Y.; Cao, X.; He, W. An Intelligent Gear Fault Diagnosis Methodology Using a Complex Wavelet Enhanced Convolutional Neural Network. Materials 2017, 10, 790.
• Salvador, P.; Naranjo, V.; Insa, R.; Teixeira, P. Axlebox accelerations: Their acquisition and time-frequency characterisation for railway track monitoring purposes. Measurement 2016, 82, 301-312.

タイトルに関連する用語 (6件)： 正弦波 ,  歪 ,  変位 ,  故障 ,  特徴抽出 ,  強化