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J-GLOBAL ID：202202259373739882   整理番号：22A1003794

収穫機歩行変速機の故障特徴抽出方法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the Method of Extracting the Fault Features of Walking Gearbox of Combine Harvester

著者 (4件)： Wu Youxin (江蘇大学 農業工程学院, 江蘇 鎮江 212013;江蘇省農業装備与智能化高技術研究重点実験室, 江蘇鎮江 212013) ,  Wang Xinzhong (江蘇大学 農業工程学院, 江蘇 鎮江 212013;江蘇省農業装備与智能化高技術研究重点実験室, 江蘇鎮江 212013) ,  Cheng Yinhui (江蘇大学 農業工程学院, 江蘇 鎮江 212013;江蘇省農業装備与智能化高技術研究重点実験室, 江蘇鎮江 212013) ,  Wang Baolong (雷沃重工股fen有限公司, 山東 wei坊 261000)
資料名： Nongji Hua Yanjiu  (Nongji Hua Yanjiu)
巻： 44  号： 2  ページ： 23-27  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3733A  ISSN： 1003-188X  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： 結合ハーベスタの歩行歯車箱の故障診断率が低いという問題に対して、遺伝的アルゴリズム(GeneticAlgorithm,GA)およびサンプルエントロピー最適化VMDパラメータに基づく故障特徴抽出方法を提案し、異なる分解アルゴリズムによる故障診断率への影響を研究した。異なった故障状態における振動信号を,試験台で収集し,そして,試験および検証を,行った。実験結果は,EMDサンプルエントロピーとサンプルエントロピーのない場合と比較して,VMDサンプルエントロピーは,低い次元と高い認識精度の利点を持ち,WOA-KELMモデルと組合せて,故障診断において良好な分類性能を持ち,コンバイン収穫機の歩行変速箱の故障診断に用いることができることを示した。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 ,  最適化 ,  振動 ,  *故障 ,  分類 ,  *変速装置 ,  コンバイン ,  信号 ,  故障診断 ,  *特徴抽出 ,  分解 ,  精度 ,  モデル ,  パラメータ ,  歯車箱 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 認識精度 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 圧縮点火機関  (PB02030N) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 収穫機 ,  歩行 ,  変速機 ,  故障 ,  特徴抽出 ,  研究