Manifold Learning with Self-Organizing Mapping for Feature Extraction of Nonlinear Faults in Rotating Machinery
المؤلفون المشاركون
Liang, Lin
Liu, Fei
Li, Maolin
Xu, Guanghua
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A new method for extracting the low-dimensional feature automatically with self-organization mapping manifold is proposed for the detection of rotating mechanical nonlinear faults (such as rubbing, pedestal looseness).
Under the phase space reconstructed by single vibration signal, the self-organization mapping (SOM) with expectation maximization iteration algorithm is used to divide the local neighborhoods adaptively without manual intervention.
After that, the local tangent space alignment algorithm is adopted to compress the high-dimensional phase space into low-dimensional feature space.
The proposed method takes advantages of the manifold learning in low-dimensional feature extraction and adaptive neighborhood construction of SOM and can extract intrinsic fault features of interest in two dimensional projection space.
To evaluate the performance of the proposed method, the Lorenz system was simulated and rotation machinery with nonlinear faults was obtained for test purposes.
Compared with the holospectrum approaches, the results reveal that the proposed method is superior in identifying faults and effective for rotating machinery condition monitoring.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liang, Lin& Liu, Fei& Li, Maolin& Xu, Guanghua. 2015. Manifold Learning with Self-Organizing Mapping for Feature Extraction of Nonlinear Faults in Rotating Machinery. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074947
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liang, Lin…[et al.]. Manifold Learning with Self-Organizing Mapping for Feature Extraction of Nonlinear Faults in Rotating Machinery. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074947
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liang, Lin& Liu, Fei& Li, Maolin& Xu, Guanghua. Manifold Learning with Self-Organizing Mapping for Feature Extraction of Nonlinear Faults in Rotating Machinery. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074947
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1074947
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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