NC Machine Tools Fault Diagnosis Based on Kernel PCA and k -Nearest Neighbor Using Vibration Signals
المؤلفون المشاركون
Yuqing, Zhou
Bingtao, Sun
Fengping, Li
Wenlei, Song
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper focuses on the fault diagnosis for NC machine tools and puts forward a fault diagnosis method based on kernel principal component analysis (KPCA) and k -nearest neighbor ( k NN).
A data-dependent KPCA based on covariance matrix of sample data is designed to overcome the subjectivity in parameter selection of kernel function and is used to transform original high-dimensional data into low-dimensional manifold feature space with the intrinsic dimensionality.
The k NN method is modified to adapt the fault diagnosis of tools that can determine thresholds of multifault classes and is applied to detect potential faults.
An experimental analysis in NC milling machine tools is developed; the testing result shows that the proposed method is outperforming compared to the other two methods in tool fault diagnosis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yuqing, Zhou& Bingtao, Sun& Fengping, Li& Wenlei, Song. 2015. NC Machine Tools Fault Diagnosis Based on Kernel PCA and k -Nearest Neighbor Using Vibration Signals. Shock and Vibration،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1077952
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yuqing, Zhou…[et al.]. NC Machine Tools Fault Diagnosis Based on Kernel PCA and k -Nearest Neighbor Using Vibration Signals. Shock and Vibration No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1077952
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yuqing, Zhou& Bingtao, Sun& Fengping, Li& Wenlei, Song. NC Machine Tools Fault Diagnosis Based on Kernel PCA and k -Nearest Neighbor Using Vibration Signals. Shock and Vibration. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1077952
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1077952
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