Rotating Machine Fault Diagnosis Based on Optimal Morphological Filter and Local Tangent Space Alignment
المؤلفون المشاركون
Xia, Ming
Tang, Baoping
Chen, Lili
Xu, Xiangyang
Gao, Zhengyuan
Dong, Shaojiang
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-09-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to identify the fault of rotating machine effectively, a new method based on the morphological filter optimized by particle swarm optimization algorithm (PSO) and the nonlinear manifold learning algorithm local tangent space alignment (LTSA) is proposed.
Firstly, the signal is purified by the morphological filter; the filter’s structure element (SE) is selected by PSO method.
Then the filtered signals are decomposed by the empirical mode decomposition (EMD) method, and the extract features are mapped into the LTSA to extract the character features; then the support vector machine (SVM) model is used to achieve the rotating machine fault diagnosis.
The proposed method is evaluated by vibration signals measured from bearings with faults.
Results show that the method can effectively remove the noise and extract the fault features, so the rotating machine fault diagnosis can be achieved effectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dong, Shaojiang& Chen, Lili& Tang, Baoping& Xu, Xiangyang& Gao, Zhengyuan& Xia, Ming. 2015. Rotating Machine Fault Diagnosis Based on Optimal Morphological Filter and Local Tangent Space Alignment. Shock and Vibration،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078378
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dong, Shaojiang…[et al.]. Rotating Machine Fault Diagnosis Based on Optimal Morphological Filter and Local Tangent Space Alignment. Shock and Vibration No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078378
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dong, Shaojiang& Chen, Lili& Tang, Baoping& Xu, Xiangyang& Gao, Zhengyuan& Xia, Ming. Rotating Machine Fault Diagnosis Based on Optimal Morphological Filter and Local Tangent Space Alignment. Shock and Vibration. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078378
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1078378
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