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J-GLOBAL ID：202202233379827392   整理番号：22A1049295

転がり軸受システムにおける弱い故障検出のための2段階音-振動信号融合法【JST・京大機械翻訳】

A two-stage sound-vibration signal fusion method for weak fault detection in rolling bearing systems

著者 (5件)： Shi Huaitao (School of Mechanical Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang, Liaoning 110168, China) ,  Li Yangyang (School of Mechanical Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang, Liaoning 110168, China) ,  Bai Xiaotiao (School of Mechanical Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang, Liaoning 110168, China) ,  Zhang Ke (School of Mechanical Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang, Liaoning 110168, China) ,  Sun Xianming (Ningbo Kunbo Measurement & Control Technology Co.,Ltd, Ningbo, Zhejiang 315200, China)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 172  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  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： 音-振動信号融合法は故障診断において広く適用されているが,音信号の取得は測定点の位置によって明らかに影響され,強いバックグラウンドノイズの下で弱い故障特性を検出するのは難しい。本論文では,2段階音振動信号融合アルゴリズムを提案し,軸受システムの状態情報を豊かにし,背景雑音の影響を低減する。第1段階では,多重測定点における音信号の故障特徴を,灰色B型相関度によって組み合わせ,重み付けし,次に,信号の特徴を,経験的モード分解と尖度重合せによって抽出した。第2段階では,音響融合信号と振動信号を,サンプリング周波数統一によって再び融合し,そして,回転軸受の弱い故障検出を,音と振動信号の故障特性を結合することによって実現した。実験結果は,二段階信号融合が故障特徴検出精度を著しく改善し,故障特徴の信号対雑音比が明らかに強化されることを示した。本研究は転がり軸受の故障診断のための新しい融合法を提供し,軸受システムの状態監視に役立つ。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 ,  アルゴリズム ,  *振動 ,  *故障 ,  *転がり軸受 ,  *軸受 ,  *音響 ,  故障診断 ,  監視 ,  多重化 ,  周波数解析 ,  周波数 ,  重合せ
準シソーラス用語： 背景雑音 ,  サンプリング周波数 ,  尖度 ,  状態監視 ,  経験的モード分解 ,  *振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 転がり軸受 ,  弱い故障検出 ,  音-振動信号融合 ,  信号相関処理

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 転がり軸受 ,  故障検出 ,  段階 ,  振動信号 ,  融合