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J-GLOBAL ID：202202265338274200   整理番号：22A1100959

経験的形態学的非デシメーションウェーブレットによる故障軸受信号解析【JST・京大機械翻訳】

Faulty Bearing Signal Analysis With Empirical Morphological Undecimated Wavelet

著者 (4件)： Duan Rongkai (Key Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor-Bearing System and the Shaanxi Key Laboratory of Mechanical Product Quality Assurance and Diagnostics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Liao Yuhe (Key Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor-Bearing System and the Shaanxi Key Laboratory of Mechanical Product Quality Assurance and Diagnostics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Yang Lei (Key Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor-Bearing System and the Shaanxi Key Laboratory of Mechanical Product Quality Assurance and Diagnostics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Song Enquan (Key Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor-Bearing System and the Shaanxi Key Laboratory of Mechanical Product Quality Assurance and Diagnostics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 71  ページ： ROMBUNNO.3508711.1-11  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 形態学的な不統一ウェーブレット(MUDW)は強力な方法であり,それは信号分解によってノイズを除去することを通して正確に特徴を捕えることができる。したがって,それは回転機械の故障診断において広く使用された。しかし,いくつかの重要パラメータ(形態学的オペレータ(MO)の選択,構造要素の長さ(SE),および分解レベルの数を含む)の設定は,以前の経験に大きく依存した。時間消費試行錯誤過程によってかなり影響を受ける計算効率だけでなく,そのフィルタリング効果はランダムインパルスのような外部因子の干渉にも脆弱である。その観点から,経験的MUDW(EMUW)と呼ばれる改良法をこの論文で提案する。波形傾向(WT)は,最初にMOsの欠陥を補うために利用され,ランダムインパルスによってもたらされる干渉を除去する。隣接レベルのWT信号間の類似性評価に基づいて,EMUWの分解レベル数を決定することができた。最後に,信号を分解によって得たサブ信号で再構成することができた。従来のMUDWと比較して,EMUWは計算時間を2秒以下に短縮した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *故障 ,  オペレータ ,  *軸受 ,  信号 ,  故障診断 ,  *信号解析 ,  フィルタリング ,  分解 ,  波形 ,  *波束 ,  構造要素 ,  *モルフォロジー
準シソーラス用語： 計算効率 ,  信号分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電流,電圧,電荷の計測法・機器  (AD07020C) ,  固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 経験 ,  形態学 ,  デシメーション ,  ウェーブレット ,  故障 ,  軸受 ,  信号解析