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J-GLOBAL ID：202202277500832992   整理番号：22A1158785

モード相互情報を使用した最適化VMDによる転がり軸受初期故障検出【JST・京大機械翻訳】

Rolling Bearing Incipient Fault Detection via Optimized VMD Using Mode Mutual Information

著者 (4件)： Tan Shuai (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Wang Aimin (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Shi Hongbo (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Guo Lei (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China)
資料名： International Journal of Control, Automation and Systems  (International Journal of Control, Automation and Systems)
巻： 20  号： 4  ページ： 1305-1315  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4461A  ISSN： 1598-6446  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 転がり軸受の完全な破壊は初期弱故障から厳しい故障までの劣化過程であり,従って,初期故障が現れるとき警報が重要である。本研究では,モード相互情報(MMI)ベースの適応度関数,変分モード分解(VMD),およびカッキー探索(CS)アルゴリズムを用いた新しい初期軸受故障診断フレームワークを提案した。MMIベースの適応度関数を提案し,VMDパラメータの最適組合せを得た。したがって,VMDの最適パラメータは,提案した適応度関数を用いてCSアルゴリズムによって得られる。その後,振動信号を最適VMDを用いて一組のモードに分解して,すべてのモードの尖度値を計算した。モードと生信号の間の最大尖度値を有するモードの包絡線を,積層雑音除去オートエンコーダ(SDAE)の入力ベクトルとして計算した。EMDと固定パラメータVMDを用いて性能を評価するために,SDAEにより比較を行った。実験結果は,提案方法が初期軸受故障特性を抽出するのに有効であることを示した。Copyright ICROS, KIEE and Springer 2022 Translated from English into Japanese 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 ,  ベクトル ,  変分法 ,  モード解析 ,  警報 ,  *故障 ,  *初期故障 ,  *転がり軸受 ,  *軸受 ,  故障診断 ,  分解 ,  エンベロープ ,  雑音除去
準シソーラス用語： 尖度 ,  モード分解 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： カッコウ探索 ,  故障検出 ,  相互情報 ,  転がり軸受 ,  変分モード分解

分類 (1件)： 軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化 ,  転がり軸受 ,  初期故障