![](/images/graphics-bg.png)
Application of artificial neural network for condition monitoring and diagnosis of rotating machinery
العناوين الأخرى
تطبيقات الشبكة العصبية الصناعية في التنبؤ بالحالة الفنية و تحديد أعطال الآلات الدوارة
المؤلف
المصدر
Hadhramout University Journal of Natural and Applied Sciences
العدد
المجلد 10، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 157-169، 13ص.
الناشر
جامعة حضرموت نيابة الدراسات العليا و البحث العلمي
تاريخ النشر
2013-12-31
دولة النشر
اليمن
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper a neural network model is created and trained through experimental setup data for investigating misalignment and unbalance.
The trained network is validated through another experimental setup data for the faults of misalignment and unbalance.
Later, this created, trained and validated model is applied to an industrial case study data.
Vibration measurements collected from Aden Oil Refinery (AOR)are fed to the trained neural network ENN software for diagnosis.
Results obtained from the ENN software agree well with that predicted by the experts in AOR for the faults of misalignment and unbalance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jibran, Hasan Bin Hasan. 2013. Application of artificial neural network for condition monitoring and diagnosis of rotating machinery. Hadhramout University Journal of Natural and Applied Sciences،Vol. 10, no. 2, pp.157-169.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1020223
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jibran, Hasan Bin Hasan. Application of artificial neural network for condition monitoring and diagnosis of rotating machinery. Hadhramout University Journal of Natural and Applied Sciences Vol. 10, no. 2 (Dec. 2013), pp.157-169.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1020223
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jibran, Hasan Bin Hasan. Application of artificial neural network for condition monitoring and diagnosis of rotating machinery. Hadhramout University Journal of Natural and Applied Sciences. 2013. Vol. 10, no. 2, pp.157-169.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1020223
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 168
رقم السجل
BIM-1020223
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)