![](/images/graphics-bg.png)
Rotating Machinery Fault Diagnosis for Imbalanced Data Based on Fast Clustering Algorithm and Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
Zhang, Xiaochen
Jiang, D. X.
Wang, N. F.
Han, Te
Yang, Wenguang
Yang, Yizhou
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To diagnose rotating machinery fault for imbalanced data, a method based on fast clustering algorithm (FCA) and support vector machine (SVM) was proposed.
Combined with variational mode decomposition (VMD) and principal component analysis (PCA), sensitive features of the rotating machinery fault were obtained and constituted the imbalanced fault sample set.
Next, a fast clustering algorithm was adopted to reduce the number of the majority data from the imbalanced fault sample set.
Consequently, the balanced fault sample set consisted of the clustered data and the minority data from the imbalanced fault sample set.
After that, SVM was trained with the balanced fault sample set and tested with the imbalanced fault sample set so the fault diagnosis model of the rotating machinery could be obtained.
Finally, the gearbox fault data set and the rolling bearing fault data set were adopted to test the fault diagnosis model.
The experimental results showed that the fault diagnosis model could effectively diagnose the rotating machinery fault for imbalanced data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xiaochen& Jiang, D. X.& Han, Te& Wang, N. F.& Yang, Wenguang& Yang, Yizhou. 2017. Rotating Machinery Fault Diagnosis for Imbalanced Data Based on Fast Clustering Algorithm and Support Vector Machine. Journal of Sensors،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187437
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xiaochen…[et al.]. Rotating Machinery Fault Diagnosis for Imbalanced Data Based on Fast Clustering Algorithm and Support Vector Machine. Journal of Sensors No. 2017 (2017), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187437
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xiaochen& Jiang, D. X.& Han, Te& Wang, N. F.& Yang, Wenguang& Yang, Yizhou. Rotating Machinery Fault Diagnosis for Imbalanced Data Based on Fast Clustering Algorithm and Support Vector Machine. Journal of Sensors. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187437
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187437
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)