Fault Diagnosis of Bearings Based on KJADE and VNWOA-LSSVM Algorithm
المؤلفون المشاركون
Wu, Tao
Liu, Chang Chun
He, Cheng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-19، 19ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to accurately diagnose the faulty parts of the rolling bearing under different operating conditions, the KJADE (Kernel Function Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices) algorithm is proposed to reduce the dimensionality of the high-dimensional feature data.
Then, the VNWOA (Von Neumann Topology Whale Optimization Algorithm) is used to optimize the LSSVM (Least Squares Support Vector Machine) method to diagnose the fault type of the rolling bearing.
The VNWOA algorithm is used to optimize the regularization parameters and kernel parameters of LSSVM.
The low-dimensional nonlinear features contained in the multidomain feature set are extracted by KJADE and compared with the results of PCA, LDA, KPCA, and JADE methods.
Finally, VNWOA-LSSVM is used to identify bearing faults and compare them with LSSVM, GA-LSSVM, PSO-LSSVM, and WOA-LSSVM.
The results show that the recognition rate of fault diagnosis is up to 98.67% by using VNWOA-LSSVM.
The method based on KJADE and VNWOA-LSSVM can diagnose and identify fault signals more effectively and has higher classification accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Tao& Liu, Chang Chun& He, Cheng. 2019. Fault Diagnosis of Bearings Based on KJADE and VNWOA-LSSVM Algorithm. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197872
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Tao…[et al.]. Fault Diagnosis of Bearings Based on KJADE and VNWOA-LSSVM Algorithm. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197872
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Tao& Liu, Chang Chun& He, Cheng. Fault Diagnosis of Bearings Based on KJADE and VNWOA-LSSVM Algorithm. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197872
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1197872
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