A Hybrid Approach for Fault Diagnosis of Railway Rolling Bearings Using STWD-EMD-GA-LSSVM
المؤلفون المشاركون
Yao, Dechen
Yang, Jianwei
Li, Xi
Zhao, Chunqing
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-03-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Vibration signals resulting from railway rolling bearings are nonstationary by nature; this paper proposes a hybrid approach for the fault diagnosis of railway rolling bearings using segment threshold wavelet denoising (STWD), empirical mode decomposition (EMD), genetic algorithm (GA), and least squares support vector machine (LSSVM).
The original signal is first denoised using STWD as a prefilter, which improves the subsequent decomposition into a number of intrinsic mode functions (IMFs) using EMD.
Secondly, the IMF energy-torques are extracted as feature parameters.
Concurrently, a GA is employed to optimize the LSSVM to improve the classification accuracy.
Finally, the extracted features are used as inputs for classification by the GA-LSSVM.
Actual railway rolling bearing vibration signals are used to experimentally verify the effectiveness of the proposed method.
The results show that the novel method is effective and accurate for fault diagnosis of railway rolling bearings.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yao, Dechen& Yang, Jianwei& Li, Xi& Zhao, Chunqing. 2016. A Hybrid Approach for Fault Diagnosis of Railway Rolling Bearings Using STWD-EMD-GA-LSSVM. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112750
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yao, Dechen…[et al.]. A Hybrid Approach for Fault Diagnosis of Railway Rolling Bearings Using STWD-EMD-GA-LSSVM. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112750
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yao, Dechen& Yang, Jianwei& Li, Xi& Zhao, Chunqing. A Hybrid Approach for Fault Diagnosis of Railway Rolling Bearings Using STWD-EMD-GA-LSSVM. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112750
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1112750
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