A Hybrid Domain Degradation Feature Extraction Method for Motor Bearing Based on Distance Evaluation Technique
المؤلفون المشاركون
Wang, Yu-kui
Yu, He
Li, Hong-ru
Chen, Baiyan
المصدر
International Journal of Rotating Machinery
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-01-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The vibration signal of the motor bearing has strong nonstationary and nonlinear characteristics, and it is arduous to accurately recognize the degradation state of the motor bearing with traditional single time or frequency domain indexes.
A hybrid domain feature extraction method based on distance evaluation technique (DET) is proposed to solve this problem.
Firstly, the vibration signal of the motor bearing is decomposed by ensemble empirical mode decomposition (EEMD).
The proper intrinsic mode function (IMF) component that is the most sensitive to the degradation of the motor bearing is selected according to the sensitive IMF selection algorithm based on the similarity evaluation.
Then the distance evaluation factor of each characteristic parameter is calculated by the DET method.
The differential method is used to extract sensitive characteristic parameters which compose the characteristic matrix.
And then the extracted degradation characteristic matrix is used as the input of support vector machine (SVM) to identify the degradation state.
Finally, It is demonstrated that the proposed hybrid domain feature extraction method has higher recognition accuracy and shorter recognition time by comparative analysis.
The positive performance of the method is verified.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Baiyan& Li, Hong-ru& Yu, He& Wang, Yu-kui. 2017. A Hybrid Domain Degradation Feature Extraction Method for Motor Bearing Based on Distance Evaluation Technique. International Journal of Rotating Machinery،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169494
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Baiyan…[et al.]. A Hybrid Domain Degradation Feature Extraction Method for Motor Bearing Based on Distance Evaluation Technique. International Journal of Rotating Machinery No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169494
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Baiyan& Li, Hong-ru& Yu, He& Wang, Yu-kui. A Hybrid Domain Degradation Feature Extraction Method for Motor Bearing Based on Distance Evaluation Technique. International Journal of Rotating Machinery. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169494
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1169494
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