Bearing Fault Diagnosis Using a Novel Classifier Ensemble Based on Lifting Wavelet Packet Transforms and Sample Entropy
المؤلفون المشاركون
Zhang, Long
Zhang, Lei
Hu, Junfeng
Xiong, Guoliang
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-02-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to improve the fault detection accuracy for rolling bearings, an automated fault diagnosis system is presented based on lifting wavelet packet transform (LWPT), sample entropy (SampEn), and classifier ensemble.
Bearing vibration signals are firstly decomposed into different frequency subbands through a three-level LWPT, resulting in a total of 8 frequency-band signals throughout the third layers of the LWPT decomposition tree.
The SampEns of all the 8 components are then calculated as feature vectors.
Such a feature extraction paradigm is expected to depict complexity, irregularity, and nonstationarity of bearing vibrations.
Moreover, a novel classifier ensemble is proposed to alleviate the effect of initial parameters on the performance of member classifiers and to improve classification effectiveness.
Experiments were conducted on electric motor bearings considering various set of fault categories and fault severity levels.
Experimental results demonstrate the proposed diagnosis system can effectively improve bearing fault recognition accuracy and stability in comparison with diagnosis methods based on a single classifier.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Lei& Zhang, Long& Hu, Junfeng& Xiong, Guoliang. 2016. Bearing Fault Diagnosis Using a Novel Classifier Ensemble Based on Lifting Wavelet Packet Transforms and Sample Entropy. Shock and Vibration،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119205
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Lei…[et al.]. Bearing Fault Diagnosis Using a Novel Classifier Ensemble Based on Lifting Wavelet Packet Transforms and Sample Entropy. Shock and Vibration No. 2016 (2016), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119205
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Lei& Zhang, Long& Hu, Junfeng& Xiong, Guoliang. Bearing Fault Diagnosis Using a Novel Classifier Ensemble Based on Lifting Wavelet Packet Transforms and Sample Entropy. Shock and Vibration. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119205
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1119205
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