Rolling Bearing Fault Diagnostic Method Based on VMD-AR Model and Random Forest Classifier
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-09-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Targeting the nonstationary and non-Gaussian characteristics of vibration signal from fault rolling bearing, this paper proposes a fault feature extraction method based on variational mode decomposition (VMD) and autoregressive (AR) model parameters.
Firstly, VMD is applied to decompose vibration signals and a series of stationary component signals can be obtained.
Secondly, AR model is established for each component mode.
Thirdly, the parameters and remnant of AR model served as fault characteristic vectors.
Finally, a novel random forest (RF) classifier is put forward for pattern recognition in the field of rolling bearing fault diagnosis.
The validity and superiority of proposed method are verified by an experimental dataset.
Analysis results show that this method based on VMD-AR model can extract fault features accurately and RF classifier has been proved to outperform comparative classifiers.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Han, Te& Jiang, D. X.. 2016. Rolling Bearing Fault Diagnostic Method Based on VMD-AR Model and Random Forest Classifier. Shock and Vibration،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119267
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Han, Te& Jiang, D. X.. Rolling Bearing Fault Diagnostic Method Based on VMD-AR Model and Random Forest Classifier. Shock and Vibration No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119267
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Han, Te& Jiang, D. X.. Rolling Bearing Fault Diagnostic Method Based on VMD-AR Model and Random Forest Classifier. Shock and Vibration. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119267
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1119267
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