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J-GLOBAL ID：202202234237286609   整理番号：22A0680247

軸受劣化の診断と予測のための上行マルチウェーブレットに基づく過渡波形マッチング【JST・京大機械翻訳】

Transient waveform matching based on ascending multi-wavelets for diagnostics and prognostics of bearing deterioration

著者 (10件)： Jiang Kuosheng (School of Mechanical Engineering, AnHui University of Science & Technology, AnHui 232001, China) ,  Jiang Kuosheng (Anhui Key Laboratory of Mine Intelligent Equipment and Technology, Anhui University of Science & Technology, Huainan 232001, China) ,  Jiang Kuosheng (State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mines, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China) ,  Jiang Kuosheng (Shaanxi Automobile Holding Group Huainan Special Purpose Vehicle co. LTD, Huainan 232001, China) ,  Li Zhixiong (School of Engineering, Ocean University of China, QIngdao 266100, China) ,  Li Zhixiong (Yonsei Frontier Lab, Yonsei University, 50 Yonsei-ro, Seodaemun-gu, Seoul 03722, Republic of Korea) ,  Zhou Yuanyuan (School of Mechanical Engineering, AnHui University of Science & Technology, AnHui 232001, China) ,  Zhou Yuanyuan (Anhui Key Laboratory of Mine Intelligent Equipment and Technology, Anhui University of Science & Technology, Huainan 232001, China) ,  Sarkodie-Gyan Thompson (College of Engineering, University of Texas, El Paso, TX 79968, USA) ,  Li Weihua (School of Mechanical, Materials, Mechatronic and Biomedical Engineering, University of Wollongong, Wollongong, NSW 2522, Australia)
資料名： ISA Transactions  (ISA Transactions)
巻： 120  ページ： 330-341  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0580A  ISSN： 0019-0578  CODEN： ISATAZ  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： 破壊実験は,軸受劣化過程を研究するために効率的で有効である。周期的過渡波形は,軸受の健康状態の豊富な情報を運ぶが,過渡波形マッチングは,波形の形状およびパラメータが軸受劣化の進展によって変化するので,軸受疲れ寿命を評価するための挑戦的な問題である。Morletウェーブレットのようなウェーブレット関数は,過渡波形から本質的な特徴を抽出することができるが,単一過渡成分に限定される。マルチウェーブレットは,軸受の劣化傾向を追跡するために,過渡波形におけるさまざまな一次成分に適合する解法を提供することができた。しかし,この問題に取り組むために非常に限られた作業がなされてきた。過渡波形マッチングにおける研究ギャップを橋渡しするために,本論文では,軸受の劣化状態および残留有効寿命(RUL)の予測のために,新しい振幅マルチウェーブレット法を提案した。最初に,過渡波形を多重ウェーブレットの組合せを用いて整合した。次に,多重ウェーブレット信号のエントロピーを計算し,軸受劣化の単調傾向を生成する周期的過渡状態を定量化した。軸受の劣化状態をエントロピーを用いて同定した。最後に,アンサンブル学習法を用いて,RUL予測子を確立した。シミュレーションと実験を行い,提案した方法を評価した。分析結果は,提案した方法の満足な診断と予測性能を示した。マルチウェーブレットマッチングのRUL予測精度は,単一ウェーブレット整合のものより良い。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： エントロピー ,  過渡現象 ,  *軸受 ,  精度 ,  *波束 ,  疲れ寿命 ,  *マッチング ,  *ウェーブレット変換 ,  耐用年数
準シソーラス用語： 健康状態 ,  アンサンブル学習 ,  予測子 ,  予測精度 ,  *マルチウェーブレット ,  Morletウェーブレット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 過渡波形 ,  軸受の劣化 ,  マルチウェーブレット ,  アンサンブル学習

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 軸受 ,  診断 ,  予測 ,  マルチウェーブレット ,  波形 ,  マッチング