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J-GLOBAL ID：202202213756726254   整理番号：22A0901697

RLS-RSSDに基づく転がり軸受音響信号の特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

Feature enhancement method of rolling bearing acoustic signal based on RLS-RSSD

著者 (5件)： Yu Gongye (College of Mechanical and Electrical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  Yu Gongye (Beijing Key Laboratory for Health Monitoring and Self-Recovery of High-End Mechanical Equipment, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  Yan Ge (China Institute of Marine Technology & Economy, Beijing 100081, China) ,  Ma Bo (College of Mechanical and Electrical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  Ma Bo (Beijing Key Laboratory for Health Monitoring and Self-Recovery of High-End Mechanical Equipment, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 192  ページ： Null  発行年： 2022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： 軸受音響信号は反射音とバックグラウンドノイズによって干渉され,低信号対雑音比(SNR)をもたらす。この問題に取り組むために,本論文では,RLS-RSSD法に共鳴ベーススパース信号分解(RSD)と再帰的最小二乗(RLS)を組み合わせた特徴増強法を提案した。最初に,RLS法を逆フィルタとして用いて,直接信号に及ぼす遅延反射音の干渉を低減し,次に,RSSDとウェーブレット雑音除去を用いて,低および高周波数帯における非周期成分を除去した。信号を種々の周波数信号の振幅に基づいて合成し,最後に,軸受故障を包絡線スペクトル解析によって決定する。シミュレーションデータ,実験データ,およびフィールド応用データ解析の結果は,軸受欠陥の周波数が提案方法によって正確に抽出できることを示した。Copyright 2022 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： SN比 ,  共鳴 ,  最小二乗法 ,  シミュレーション ,  故障 ,  *転がり軸受 ,  *軸受 ,  *音響 ,  *特徴抽出 ,  スペクトル解析 ,  *音波信号 ,  エンベロープ
準シソーラス用語： RLS法 ,  背景雑音 ,  スパース信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 軸受音響診断 ,  残響効果 ,  マルチバンド雑音低減 ,  再帰的最小二乗 ,  共鳴ベーススパース信号分解

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 転がり軸受 ,  音響信号 ,  特徴抽出法