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J-GLOBAL ID：202202276820227434   整理番号：22A0833937

回転機械の非定常信号解析のためのマルチリフティングシンクロスクイージング変換【JST・京大機械翻訳】

Multi-lifting synchrosqueezing transform for nonstationary signal analysis of rotating machinery

著者 (6件)： Yuan Jing (School of Mechanical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, PR China) ,  Yao Ze (School of Mechanical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, PR China) ,  Jiang Huiming (School of Mechanical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, PR China) ,  Weng Yihang (Shanghai Aerospace Electronics Technology Research Institute, Shanghai 201109, PR China) ,  Zhao Qian (School of Mechanical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, PR China) ,  Hu Wenyue (School of Mechanical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, PR China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 191  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： 不正確な瞬時周波数推定によって影響を受けたほとんどの時間周波数解析方法のぼけ時間周波数表現(TFR)は,意味ある回転機械故障検出を妨げる。欠点に取り組むために,マルチリフティングシンクロスキーズ変換(MLST)と呼ばれる新しい時間周波数解析法を提案し,回転機械の高速変動瞬時周波数と強い雑音信号に対するTFRのエネルギー濃度を強化することができた。ここでは,非定常信号解析に対して臨界点を改善した。(1)高速変動瞬間周波数を正確に推定するために,マルチスクイーズ二次リフティング演算子を構築する。(2)時間-周波数エネルギーを割り当てるプロセスにおける偏差を修正するための補正演算子を提案した。(3)MLSTの結果を最適化し,評価するために,時間周波数故障測定クラスタ(TFMC)を提案した。そのようなマルチリフティング操作を通して,高い可読性を有する最終TFRは,回転機械故障診断のための有望なサポートを提供することができた。反復シミュレーションと工学的応用を用いて,この方法の有効性を検証した。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： 最適化 ,  シミュレーション ,  故障 ,  回転機械 ,  *信号 ,  可読性 ,  故障診断 ,  臨界点 ,  故障検出 ,  クラスタ ,  周波数解析 ,  *周波数
準シソーラス用語： 時間周波数解析 ,  時間周波数 ,  瞬時周波数 ,  *非定常信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 回転機械故障診断 ,  時間-周波数解析 ,  同期化変換 ,  瞬時周波数

分類 (3件)： 波形,周波数,波長,位相の計測法・機器  (AD07040Y) ,  信頼性  (KB04040H) ,  振動の励起・発生・測定  (BB02030Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 回転機械 ,  非定常信号 ,  解析