Bearing Fault Signal Analysis Based on an Adaptive Multiscale Combined Morphological Filter
المؤلفون المشاركون
Li, Bing
Lv, Chun
Zhang, Peilin
Wu, Dinghai
Zhang, Yunqiang
المصدر
International Journal of Rotating Machinery
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Bearing fault signal analysis is an important means of bearing fault diagnosis.
To effectively eliminate noise in a fault signal, an adaptive multiscale combined morphological filter is proposed based on the theory of mathematical morphology.
Both simulation and experimental results show that the adaptive multiscale combined morphological filter can remove noise more thoroughly and retain details of the fault signal better than the dual-tree complex wavelet filter, traditional morphological filter, adaptive singular value decomposition method (ASVD), and improved switching Kalman filter (ISKF).
The adaptive multiscale combined morphological filter considers both positive and negative impulses in the signal; therefore, it has strong adaptability to complex noise in the environment, making it an effective new method for bearing fault diagnosis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lv, Chun& Zhang, Peilin& Wu, Dinghai& Li, Bing& Zhang, Yunqiang. 2020. Bearing Fault Signal Analysis Based on an Adaptive Multiscale Combined Morphological Filter. International Journal of Rotating Machinery،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1174012
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lv, Chun…[et al.]. Bearing Fault Signal Analysis Based on an Adaptive Multiscale Combined Morphological Filter. International Journal of Rotating Machinery No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1174012
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lv, Chun& Zhang, Peilin& Wu, Dinghai& Li, Bing& Zhang, Yunqiang. Bearing Fault Signal Analysis Based on an Adaptive Multiscale Combined Morphological Filter. International Journal of Rotating Machinery. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1174012
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1174012
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