A Hybrid Time-Frequency Analysis Method for Railway Rolling-Element Bearing Fault Diagnosis
المؤلفون المشاركون
Zhang, Weihua
Cheng, Yao
Zou, Dong
Wang, Zhiwei
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The health condition of rolling-element bearings is important for machine performance and operating safety.
Due to external interferences, the impulse-related fault information is always buried in the raw vibration signal.
To solve this problem, a hybrid time-frequency analysis method combining ensemble local mean decomposition (ELMD) and the Teager-Kaiser energy operator (TKEO) is proposed for the fault diagnosis of high-speed train bearings.
The ELMD method is a significant improvement over local mean decomposition (LMD) for addressing the mode-mixing problem.
The TKEO method is effective for separating amplitude-modulated (AM) and frequency-modulated (FM) signals from a raw signal.
But it is only valid for monocomponent AM-FM signals.
The proposed time-frequency method integrates the advantages of ELMD and TKEO to detect localized defects in rolling-element bearings.
First, a raw signal is decomposed into an ensemble of PFs and a residual component using ELMD.
A novel sensitive parameter (SP) is introduced to select the sensitive PF that contains the most fault-related information.
Subsequently, the TKEO is applied to extract both the amplitude and frequency modulations from the selected PF.
The experimental results of rolling element and outer race fault signals confirmed that the proposed method could effectively recover fault information from raw signals contaminated by strong noise and other interferences.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cheng, Yao& Zou, Dong& Zhang, Weihua& Wang, Zhiwei. 2019. A Hybrid Time-Frequency Analysis Method for Railway Rolling-Element Bearing Fault Diagnosis. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191724
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cheng, Yao…[et al.]. A Hybrid Time-Frequency Analysis Method for Railway Rolling-Element Bearing Fault Diagnosis. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191724
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cheng, Yao& Zou, Dong& Zhang, Weihua& Wang, Zhiwei. A Hybrid Time-Frequency Analysis Method for Railway Rolling-Element Bearing Fault Diagnosis. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191724
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191724
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