Application in Feature Extraction of AE Signal for Rolling Bearing in EEMD and Cloud Similarity Measurement
المؤلفون المشاركون
Han, Long
Li, Chengwei
Shen, Liqun
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-08-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Due to the powerful ability of EEMD algorithm in noising, it is usually applied to feature extraction of fault signal of rolling bearing.
But the selective correctness of sensitive IMF after decomposition can directly influence the correctness of feature extraction of fault signal.
In order to solve the problem, the paper firstly proposes a new method on selecting sensitive IMF based on Cloud Similarity Measurement.
By comparing this method in simulation experiment with the traditional mutual information method, it is obvious that the proposed method has overcome the misjudgment in the traditional method and it has higher accuracy, by factually collecting the normal, damage, and fracture fault AE signal of the inner ring of rolling bearing as samples, which will be decomposed by EEMD algorithm in the experiments.
It uses Cloud Similarity Measurement to select sensitive IMF which can reflect the fault features.
Finally, it sets the Multivariate Multiscale Entropy (MME) of sensitive IMF as the eigenvalue of original signal; then it is classified by the SVM to determine the fault types exactly.
The results of the experiments show that the selected sensitive IMF based on Cloud Similarity Measurement is effective; it can help to improve the accuracy of the fault diagnosis and feature extraction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Han, Long& Li, Chengwei& Shen, Liqun. 2015. Application in Feature Extraction of AE Signal for Rolling Bearing in EEMD and Cloud Similarity Measurement. Shock and Vibration،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078330
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Han, Long…[et al.]. Application in Feature Extraction of AE Signal for Rolling Bearing in EEMD and Cloud Similarity Measurement. Shock and Vibration No. 2015 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078330
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Han, Long& Li, Chengwei& Shen, Liqun. Application in Feature Extraction of AE Signal for Rolling Bearing in EEMD and Cloud Similarity Measurement. Shock and Vibration. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078330
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1078330
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