Deep Learning Enabled Fault Diagnosis Using Time-Frequency Image Analysis of Rolling Element Bearings
المؤلفون المشاركون
Meruane, V.
Verstraete, David
Ferrada, Andrés
Droguett, Enrique López
Modarres, Mohammad
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Traditional feature extraction and selection is a labor-intensive process requiring expert knowledge of the relevant features pertinent to the system.
This knowledge is sometimes a luxury and could introduce added uncertainty and bias to the results.
To address this problem a deep learning enabled featureless methodology is proposed to automatically learn the features of the data.
Time-frequency representations of the raw data are used to generate image representations of the raw signal, which are then fed into a deep convolutional neural network (CNN) architecture for classification and fault diagnosis.
This methodology was applied to two public data sets of rolling element bearing vibration signals.
Three time-frequency analysis methods (short-time Fourier transform, wavelet transform, and Hilbert-Huang transform) were explored for their representation effectiveness.
The proposed CNN architecture achieves better results with less learnable parameters than similar architectures used for fault detection, including cases with experimental noise.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Verstraete, David& Ferrada, Andrés& Droguett, Enrique López& Meruane, V.& Modarres, Mohammad. 2017. Deep Learning Enabled Fault Diagnosis Using Time-Frequency Image Analysis of Rolling Element Bearings. Shock and Vibration،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204589
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Verstraete, David…[et al.]. Deep Learning Enabled Fault Diagnosis Using Time-Frequency Image Analysis of Rolling Element Bearings. Shock and Vibration No. 2017 (2017), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204589
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Verstraete, David& Ferrada, Andrés& Droguett, Enrique López& Meruane, V.& Modarres, Mohammad. Deep Learning Enabled Fault Diagnosis Using Time-Frequency Image Analysis of Rolling Element Bearings. Shock and Vibration. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204589
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204589
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