A Feature Extraction Method of Wheelset-Bearing Fault Based on Wavelet Sparse Representation with Adaptive Local Iterative Filtering
المؤلفون المشاركون
Yi, Cai
Huang, Yan
Xing, Zhan
Lin, Jianhui
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The feature extraction of wheelset-bearing fault is important for the safety service of high-speed train.
In recent years, sparse representation is gradually applied to the fault diagnosis of wheelset-bearing.
However, it is difficult for traditional sparse representation to extract fault features ideally when some strong interference components are imposed on the signal.
Therefore, this paper proposes a novel feature extraction method of wheelset-bearing fault based on the wavelet sparse representation with adaptive local iterative filtering.
In this method, the adaptive local iterative filtering reduces the impact of interference components effectively and contributes to the extraction of sparse impulses.
The wavelet sparse representation, which adopts L1-regularized optimization for a globally optimal solution in sparse coding, extracts intrinsic features of fault in the wavelet domain.
To validate the effectiveness of this proposed method, both simulated signals and experimental signals are analyzed.
The results show that the fault features of wheelset-bearing are sufficiently extracted by the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xing, Zhan& Lin, Jianhui& Huang, Yan& Yi, Cai. 2020. A Feature Extraction Method of Wheelset-Bearing Fault Based on Wavelet Sparse Representation with Adaptive Local Iterative Filtering. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209697
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xing, Zhan…[et al.]. A Feature Extraction Method of Wheelset-Bearing Fault Based on Wavelet Sparse Representation with Adaptive Local Iterative Filtering. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209697
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xing, Zhan& Lin, Jianhui& Huang, Yan& Yi, Cai. A Feature Extraction Method of Wheelset-Bearing Fault Based on Wavelet Sparse Representation with Adaptive Local Iterative Filtering. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209697
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209697
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