A Fault Diagnosis Model Based on LCD-SVD-ANN-MIV and VPMCD for Rotating Machinery
المؤلفون المشاركون
Wei, Kexiang
Luo, Songrong
Cheng, Junsheng
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-09-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The fault diagnosis process is essentially a class discrimination problem.
However, traditional class discrimination methods such as SVM and ANN fail to capitalize the interactions among the feature variables.
Variable predictive model-based class discrimination (VPMCD) can adequately use the interactions.
But the feature extraction and selection will greatly affect the accuracy and stability of VPMCD classifier.
Aiming at the nonstationary characteristics of vibration signal from rotating machinery with local fault, singular value decomposition (SVD) technique based local characteristic-scale decomposition (LCD) was developed to extract the feature variables.
Subsequently, combining artificial neural net (ANN) and mean impact value (MIV), ANN-MIV as a kind of feature selection approach was proposed to select more suitable feature variables as input vector of VPMCD classifier.
In the end of this paper, a novel fault diagnosis model based on LCD-SVD-ANN-MIV and VPMCD is proposed and proved by an experimental application for roller bearing fault diagnosis.
The results show that the proposed method is effective and noise tolerant.
And the comparative results demonstrate that the proposed method is superior to the other methods in diagnosis speed, diagnosis success rate, and diagnosis stability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Luo, Songrong& Cheng, Junsheng& Wei, Kexiang. 2016. A Fault Diagnosis Model Based on LCD-SVD-ANN-MIV and VPMCD for Rotating Machinery. Shock and Vibration،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119271
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Luo, Songrong…[et al.]. A Fault Diagnosis Model Based on LCD-SVD-ANN-MIV and VPMCD for Rotating Machinery. Shock and Vibration No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119271
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Luo, Songrong& Cheng, Junsheng& Wei, Kexiang. A Fault Diagnosis Model Based on LCD-SVD-ANN-MIV and VPMCD for Rotating Machinery. Shock and Vibration. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119271
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1119271
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