ベアリングの劣化過程は非線形であることが多いが、本手法ではどのように非線形性を捉えているか?
本手法では、ベアリングの劣化過程の非線形性を捉えるために、時間領域からの特徴量抽出を行っています。具体的には、振動信号からピーク振幅、エネルギー、立ち上がり時間、RMS、歪度、尖度、クレストファクターなどの特徴量を抽出しています。これらの特徴量は、ベアリングの劣化状態を示す重要な指標となります。さらに、イベント検出アルゴリズムによって、ベアリングの異常を検知し、残存有用寿命の推定に活用しています。このアルゴリズムは、周波数領域でのイベント検出を行い、KLダイバージェンスを用いて異常を検知しています。KLダイバージェンスは、確率密度関数の違いを測定することで、ベアリングの健全性状態を示す有用な指標となります。これにより、非線形なベアリングの劣化過程を効果的に捉えています。