A Novel Multimode Fault Classification Method Based on Deep Learning
المؤلفون المشاركون
Zhou, Funa
Gao, Yulin
Wen, Chenglin
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Due to the problem of load varying or environment changing, machinery equipment often operates in multimode.
The data feature involved in the observation often varies with mode changing.
Mode partition is a fundamental step before fault classification.
This paper proposes a multimode classification method based on deep learning by constructing a hierarchical DNN model with the first hierarchy specially devised for the purpose of mode partition.
In the second hierarchy , different DNN classification models are constructed for each mode to get more accurate fault classification result.
For the purpose of providing helpful information for predictive maintenance, an additional DNN is constructed in the third hierarchy to further classify a certain fault in a given mode into several classes with different fault severity.
The application to multimode fault classification of rolling bearing fault shows the effectiveness of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Funa& Gao, Yulin& Wen, Chenglin. 2017. A Novel Multimode Fault Classification Method Based on Deep Learning. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173433
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Funa…[et al.]. A Novel Multimode Fault Classification Method Based on Deep Learning. Journal of Control Science and Engineering No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173433
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Funa& Gao, Yulin& Wen, Chenglin. A Novel Multimode Fault Classification Method Based on Deep Learning. Journal of Control Science and Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173433
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173433
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