論文の概要: A novel fast short-time root music method for vibration monitoring of high-speed spindles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17600v1
- Date: Sat, 21 Jun 2025 05:35:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.495356
- Title: A novel fast short-time root music method for vibration monitoring of high-speed spindles
- Title（参考訳）: 高速スピンドル振動モニタリングのための高速短時間ルート音楽法
- Authors: Huiguang Zhang, Baoguo Liu, Wei Feng, Zongtang Li,
- Abstract要約: 本稿では,FFT高速化したLaczosの対角化を利用して計算複雑性を低減する高速短時間ルートMUMU (fSTrM) を提案する。
本研究では,fSTrMが1.2Hzの周波数分解能(vs.12.5 Hz),93%の検知レートを5dB SNRで達成し,高調波コンテンツ解析により欠陥重大度を定量化することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.048369760845484
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ultra-high-speed spindle bearings challenge traditional vibration monitoring due to broadband noise, non-stationarity, and limited time-frequency resolution. We present a fast Short-Time Root-MUSIC (fSTrM) algorithm that exploits FFT-accelerated Lanczos bidiagonalization to reduce computational complexity from $\mathcal{O}(N^3)$ to $SN\log_2N+S^2(N+S)+M^2(N+M)$ while preserving parametric super-resolution. The method constructs Hankel matrices from 16 ms signal frames and extracts fault frequencies through polynomial rooting on the unit circle. Experimental validation on the Politecnico di Torino bearing dataset demonstrates breakthrough micro-defect detection capabilities. The algorithm reliably identifies 150 $\mu$m defects -- previously undetectable by conventional methods -- providing 72+ hours additional warning time. Compared to STFT and wavelet methods, fSTrM achieves 1.2 Hz frequency resolution (vs. 12.5 Hz), 93\% detection rate at $-$5 dB SNR, and quantifies defect severity through harmonic content analysis. Critically, the algorithm processes each frame in 2.4 ms on embedded ARM Cortex-M7 hardware, enabling real-time deployment. This advancement transforms bearing monitoring from failure prevention to continuous degradation assessment, establishing a new paradigm for predictive maintenance in aerospace and precision machining.
- Abstract（参考訳）: 超高速スピンドル軸受は、ブロードバンドノイズ、非定常性、時間周波数分解能の制限による従来の振動モニタリングに挑戦する。
パラメトリック超解像を保存しながら, FFT加速ランチョス対角化を利用して計算複雑性を$\mathcal{O}(N^3)$から$SN\log_2N+S^2(N+S)+M^2(N+M)$に低減する高速短時間ループ-MUSIC(fSTrM)アルゴリズムを提案する。
この手法は16msの信号フレームからハンケル行列を構築し、単位円上の多項式ルートを通して断層周波数を抽出する。
Politecnico di Torino Bearing データセットの実験的検証は、ブレークスルーの微小欠陥検出能力を実証している。
このアルゴリズムは150$\mu$mの欠陥を確実に識別する。
STFT法やウェーブレット法と比較して、fSTrMは1.2Hzの周波数分解能(vs.12.5 Hz)、93\%の検知レートを5dB SNRで達成し、高調波コンテンツ解析により欠陥重大度を定量化する。
重要な点として、アルゴリズムは組み込みARM Cortex-M7ハードウェア上で2.4ミリ秒で各フレームを処理し、リアルタイムなデプロイメントを可能にする。
この進歩は、モニタリングを故障防止から継続的劣化評価に変換し、空域における予測保守と高精度加工の新しいパラダイムを確立する。
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