Elimination of End effects in LMD Based on LSTM Network and Applications for Rolling Bearing Fault Feature Extraction
المؤلفون المشاركون
Wu, J.
Liang, Jianhong
Liu, Zhigui
Wang, Li-Ping
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Local mean decomposition (LMD) is widely used in the area of multicomponents signal processing and fault diagnosis.
One of the major problems is end effects, which distort the decomposed waveform at each end of the analyzed signal and influence feature frequency.
In order to solve this problem, this paper proposes a novel self-adaptive waveform point extended method based on long short-term memory (LSTM) network.
First, based on existing signal points, the LSTM network parameters of right and left ends are trained; then, these parameters are used to extend the waveform point at each end-side of signal; furthermore, the corresponding parameters are adaptively updated.
The proposed method is compared with the characteristic segment extension and the traditional neural network extension methods through a simulated signal to verify the effectiveness.
By combing the proposed method with LMD, an improved LMD algorithm is obtained.
Finally, application of rolling bearing fault signal is carried out by the improved LMD algorithm, and the results show that the feature frequencies of the rolling bearing’s ball and inner and outer rings are successfully extracted.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liang, Jianhong& Wang, Li-Ping& Wu, J.& Liu, Zhigui. 2020. Elimination of End effects in LMD Based on LSTM Network and Applications for Rolling Bearing Fault Feature Extraction. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197860
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liang, Jianhong…[et al.]. Elimination of End effects in LMD Based on LSTM Network and Applications for Rolling Bearing Fault Feature Extraction. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197860
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liang, Jianhong& Wang, Li-Ping& Wu, J.& Liu, Zhigui. Elimination of End effects in LMD Based on LSTM Network and Applications for Rolling Bearing Fault Feature Extraction. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197860
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1197860
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