![](/images/graphics-bg.png)
Rolling Bearing Degradation State Identification Based on LPP Optimized by GA
المؤلفون المشاركون
Yu, He
Li, Hong-ru
Tian, Zai-ke
Wang, Wei-guo
المصدر
International Journal of Rotating Machinery
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In view of the problem that the actual degradation status of rolling bearing has a poor distinguishing characteristic and strong fuzziness, a rolling bearing degradation state identification method based on multidomain feature fusion and dimension reduction of manifold learning combined with GG clustering is proposed.
Firstly, the rolling bearing all-life data is preprocessed by local characteristic-scale decomposition (LCD) and six typical features including relative energy spectrum entropy (LREE), relative singular spectrum entropy (LRSE), two-element multiscale entropy (TMSE), standard deviation (STD), RMS, and root-square amplitude (XR) are extracted and compose the original multidomain feature set.
And then, locally preserving projection (LPP) is utilized to reduce dimension of original fusion feature set and genetic algorithm is applied to optimize the process of feature fusion.
Finally, fuzzy recognition of rolling bearing degradation state is carried out by GG clustering and the principle of maximum membership degree and excellent performance of the proposed method is validated by comparing the recognition accuracy of LPP and GA-LPP.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yu, He& Li, Hong-ru& Tian, Zai-ke& Wang, Wei-guo. 2016. Rolling Bearing Degradation State Identification Based on LPP Optimized by GA. International Journal of Rotating Machinery،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1107052
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yu, He…[et al.]. Rolling Bearing Degradation State Identification Based on LPP Optimized by GA. International Journal of Rotating Machinery No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1107052
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yu, He& Li, Hong-ru& Tian, Zai-ke& Wang, Wei-guo. Rolling Bearing Degradation State Identification Based on LPP Optimized by GA. International Journal of Rotating Machinery. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1107052
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1107052
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)