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J-GLOBAL ID：202202279896367406   整理番号：22A0570166

確率共鳴と時間領域指数融合に基づく転がり軸受のための音響支援故障特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

Sound-aided fault feature extraction method for rolling bearings based on stochastic resonance and time-domain index fusion

著者 (4件)： Shi Huaitao (School of Mechanical Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang, Liaoning 110168, China) ,  Li Yangyang (School of Mechanical Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang, Liaoning 110168, China) ,  Bai Xiaotian (School of Mechanical Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang, Liaoning 110168, China) ,  Zhang Ke (School of Mechanical Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang, Liaoning 110168, China)
資料名： Applied Acoustics  (Applied Acoustics)
巻： 189  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0559A  ISSN： 0003-682X  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： 転がり軸受の振動信号は大量の走行情報を含み,故障診断と状態監視に広く適用されている。しかし,故障特性は伝送経路で著しく減衰し,検出効率を低下させる。本論文は時間領域振動と音信号を融合し,融合信号に基づく故障特徴抽出法を提案した。新しい指標を融合性能を示すために設定して,スライディングHanningウィンドウを最適融合信号のために時間軸に置く。アリコロニーアルゴリズムを確率的共振システムにおけるパラメータの最適化のために用いて,最終的出力信号を最も高い信号対雑音比において得た。実験結果は,故障特徴抽出性能が提案方法を通して大いに増加して,特徴強化がHanningウィンドウのパラメータと密接に関連することを示した。振動と音信号の間の位相差を時間領域信号融合で除去して,時間差で集めた振動と音信号を処理できる方法を作った。本研究は,故障診断のための新しいアプローチを提案し,軸受システムの状態監視を助ける。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： SN比 ,  共振 ,  最適化 ,  *故障 ,  *転がり軸受 ,  *軸受 ,  *音響 ,  故障診断 ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： 位相差 ,  状態監視 ,  *確率共鳴 ,  時間差 ,  *時間領域 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 転がり軸受 ,  故障診断 ,  故障特徴抽出 ,  時間領域指数融合 ,  音-振動信号

分類 (5件)： 建築音響  (BB03080J) ,  圧縮点火機関  (PB02030N) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  軸受  (QB01020W) ,  聴覚・音声モデル  (EL02070Y)

タイトルに関連する用語 (9件)： 確率共鳴 ,  時間領域 ,  指数 ,  融合 ,  転がり軸受 ,  音響 ,  支援 ,  故障 ,  特徴抽出法