Adaptive Morphological Feature Extraction and Support Vector Regressive Classification for Bearing Fault Diagnosis
المؤلفون المشاركون
Shen, Changqing
Zhu, Zhongkui
Shuai, Jun
المصدر
International Journal of Rotating Machinery
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Numerous studies on fault diagnosis have been conducted in recent years because the timely and correct detection of machine fault effectively minimizes the damage resulting in the unexpected breakdown of machineries.
The mathematical morphological analysis has been performed to denoise raw signal.
However, the improper choice of the length of the structure element (SE) will substantially influence the effectiveness of fault feature extraction.
Moreover, the classification of fault type is a significant step in intelligent fault diagnosis, and many techniques have already been developed, such as support vector machine (SVM).
This study proposes an intelligent fault diagnosis strategy that combines the extraction of morphological feature and support vector regression (SVR) classifier.
The vibration signal is first processed using various scales of morphological analysis, where the length of SE is determined adaptively.
Thereafter, nine statistical features are extracted from the processed signal.
Lastly, an SVR classifier is used to identify the health condition of the machinery.
The effectiveness of the proposed scheme is validated using the data set from a bearing test rig.
Results show the high accuracy of the proposed method despite the influence of noise.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shuai, Jun& Shen, Changqing& Zhu, Zhongkui. 2017. Adaptive Morphological Feature Extraction and Support Vector Regressive Classification for Bearing Fault Diagnosis. International Journal of Rotating Machinery،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169488
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shuai, Jun…[et al.]. Adaptive Morphological Feature Extraction and Support Vector Regressive Classification for Bearing Fault Diagnosis. International Journal of Rotating Machinery No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169488
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shuai, Jun& Shen, Changqing& Zhu, Zhongkui. Adaptive Morphological Feature Extraction and Support Vector Regressive Classification for Bearing Fault Diagnosis. International Journal of Rotating Machinery. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169488
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1169488
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