A New Feature Extraction Technique Based on 1D Local Binary Pattern for Gear Fault Detection
المؤلفون المشاركون
Abdul, Zrar Kh.
Al-Talabani, Abdulbasit
Abdulrahman, Ayub O.
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-02-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Gear fault detection is one of the underlying research areas in the field of condition monitoring of rotating machines.
Many methods have been proposed as an approach.
One of the major tasks to obtain the best fault detection is to examine what type of feature(s) should be taken out to clarify/improve the situation.
In this paper, a new method is used to extract features from the vibration signal, called 1D local binary pattern (1D LBP).
Vibration signals of a rotating machine with normal, break, and crack gears are processed for feature extraction.
The extracted features from the original signals are utilized as inputs to a classifier based on k-Nearest Neighbour (k-NN) and Support Vector Machine (SVM) for three classes (normal, break, or crack).
The effectiveness of the proposed approach is evaluated for gear fault detection, on the vibration data obtained from the Prognostic Health Monitoring (PHM’09) Data Challenge.
The experiment results show that the 1D LBP method can extract the effective and relevant features for detecting fault in the gear.
Moreover, we have adopted the LOSO and LOLO cross-validation approaches to investigate the effects of speed and load in fault detection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abdul, Zrar Kh.& Al-Talabani, Abdulbasit& Abdulrahman, Ayub O.. 2016. A New Feature Extraction Technique Based on 1D Local Binary Pattern for Gear Fault Detection. Shock and Vibration،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119840
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abdul, Zrar Kh.…[et al.]. A New Feature Extraction Technique Based on 1D Local Binary Pattern for Gear Fault Detection. Shock and Vibration No. 2016 (2016), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119840
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abdul, Zrar Kh.& Al-Talabani, Abdulbasit& Abdulrahman, Ayub O.. A New Feature Extraction Technique Based on 1D Local Binary Pattern for Gear Fault Detection. Shock and Vibration. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1119840
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1119840
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