Fault Feature Extraction and Diagnosis of Gearbox Based on EEMD and Deep Briefs Network
المؤلفون المشاركون
Chen, Kai
Zhou, Xin-Cong
Fang, Jun-Qiang
Zheng, Peng-fei
Wang, 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
2017-06-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A gear transmission system is a complex nonstationary and nonlinear time-varying coupling system.
When faults occur on gear system, it is difficult to extract the fault feature.
In this paper, a novel fault diagnosis method based on ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and Deep Briefs Network (DBN) is proposed to treat the vibration signals measured from gearbox.
The original data is decomposed into a set of intrinsic mode functions (IMFs) using EEMD, and then main IMFs were chosen for reconstructed signal to suppress abnormal interference from noise.
The reconstructed signals were regarded as input of DBN to identify gearbox working states and fault types.
To verify the effectiveness of the EEMD-DBN in detecting the faults, a series of gear fault simulate experiments at different states were carried out.
Results showed that the proposed method which coupled EEMD and DBN can improve the accuracy of gear fault identification and it is capable of applying to fault diagnosis in practical application.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Kai& Zhou, Xin-Cong& Fang, Jun-Qiang& Zheng, Peng-fei& Wang, Jun. 2017. Fault Feature Extraction and Diagnosis of Gearbox Based on EEMD and Deep Briefs Network. International Journal of Rotating Machinery،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169660
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Kai…[et al.]. Fault Feature Extraction and Diagnosis of Gearbox Based on EEMD and Deep Briefs Network. International Journal of Rotating Machinery No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169660
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Kai& Zhou, Xin-Cong& Fang, Jun-Qiang& Zheng, Peng-fei& Wang, Jun. Fault Feature Extraction and Diagnosis of Gearbox Based on EEMD and Deep Briefs Network. International Journal of Rotating Machinery. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169660
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1169660
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