![](/images/graphics-bg.png)
Translation Invariance-Based Deep Learning for Rotating Machinery Diagnosis
المؤلفون المشاركون
Gong, Xiaoyun
Du, Wenliao
Wang, Shuangyuan
Wang, Hongchao
Yao, Xingyan
Pecht, Michael
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Discriminative feature extraction is a challenge for data-driven fault diagnosis.
Although deep learning algorithms can automatically learn a good set of features without manual intervention, the lack of domain knowledge greatly limits the performance improvement, especially for nonstationary and nonlinear signals.
This paper develops a multiscale information fusion-based stacked sparse autoencoder fault diagnosis method.
The autoencoder takes advantage of the multiscale normalized frequency spectrum information obtained by dual-tree complex wavelet transform as input.
Accordingly, the multiscale normalized features guarantee the translational invariance for signal characteristics, and the stacked sparse autoencoder benefits the unsupervised feature learning and ensures accurate and stable diagnosis performance.
The developed method is performed on motor bearing vibration signals and worm gearbox vibration signals, respectively.
The results confirm that the developed method can accommodate changing working conditions, be free of manual feature extraction, and perform better than the existing intelligent diagnosis methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Du, Wenliao& Wang, Shuangyuan& Gong, Xiaoyun& Wang, Hongchao& Yao, Xingyan& Pecht, Michael. 2020. Translation Invariance-Based Deep Learning for Rotating Machinery Diagnosis. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209661
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Du, Wenliao…[et al.]. Translation Invariance-Based Deep Learning for Rotating Machinery Diagnosis. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209661
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Du, Wenliao& Wang, Shuangyuan& Gong, Xiaoyun& Wang, Hongchao& Yao, Xingyan& Pecht, Michael. Translation Invariance-Based Deep Learning for Rotating Machinery Diagnosis. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209661
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209661
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)