![](/images/graphics-bg.png)
A Novel Hierarchical Algorithm for Bearing Fault Diagnosis Based on Stacked LSTM
المؤلفون المشاركون
Yu, Lu
Qu, Jianling
Gao, Feng
Tian, Yanping
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Faced with severe operating conditions, rolling bearings tend to be one of the most vulnerable components in mechanical systems.
Due to the requirements of economic efficiency and reliability, effective fault diagnosis methods for rolling bearings have long been a hot research topic of rotary machinery fields.
However, traditional methods such as support vector machine (SVM) and backpropagation neural network (BP-NN) which are composed of shallow structures trap into a dilemma when further improving their accuracies.
Aiming to overcome shortcomings of shallow structures, a novel hierarchical algorithm based on stacked LSTM (long short-term memory) is proposed in this text.
Without any preprocessing operation or manual feature extraction, the proposed method constructs a framework of end-to-end fault diagnosis system for rolling bearings.
Beneficial from the memorize-forget mechanism of LSTM, features inherent in raw temporal signals are extracted hierarchically and automatically by stacking LSTM.
A series of experiments demonstrate that the proposed model can not only achieve up to 99% accuracy but also outperform some state-of-the-art intelligent fault diagnosis methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yu, Lu& Qu, Jianling& Gao, Feng& Tian, Yanping. 2019. A Novel Hierarchical Algorithm for Bearing Fault Diagnosis Based on Stacked LSTM. Shock and Vibration،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211087
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yu, Lu…[et al.]. A Novel Hierarchical Algorithm for Bearing Fault Diagnosis Based on Stacked LSTM. Shock and Vibration No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211087
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yu, Lu& Qu, Jianling& Gao, Feng& Tian, Yanping. A Novel Hierarchical Algorithm for Bearing Fault Diagnosis Based on Stacked LSTM. Shock and Vibration. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211087
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1211087
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)