![](/images/graphics-bg.png)
Train Wheelset Bearing Multifault Impulsive Component Separation Using Hierarchical Shift-Invariant Dictionary Learning
المؤلفون المشاركون
Lin, Jianhui
Ding, Jianming
Zhang, Zhao-heng
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-09-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A wheelset bearing is a crucial energy transmission element in high-speed trains.
Any parts of the wheelset bearing that have faults may endanger the safety of the railway service.
Therefore, it is important to monitor the running condition of a wheelset bearing.
The multifault on a wheelset bearing is very common, and these impulsive components generated by different types of faults may interact with each other, which increases the difficulty of entirely identifying those faults.
To solve the multifault problem, this paper proposed a hierarchical shift-invariant K-means singular value decomposition (H-SI-K-SVD) to hierarchically separate those multifault impulsive components based on their fault power levels.
Each of the separated impulse signals contains only one fault impulse, and the fault information could be highlighted both in time domain and frequency domain.
In addition, the sparsity of envelope spectrum (SES) is introduced as an indicator to adaptively tune a key parameter in this method.
The effectiveness of the proposed method is verified by both simulation and experimental signals.
Compared with ensemble empirical model decomposition (EEMD), the proposed method exhibits better performance in separating the multifault impulsive components and detecting the faults of a wheelset bearing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Zhao-heng& Ding, Jianming& Lin, Jianhui. 2019. Train Wheelset Bearing Multifault Impulsive Component Separation Using Hierarchical Shift-Invariant Dictionary Learning. Shock and Vibration،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211344
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Zhao-heng…[et al.]. Train Wheelset Bearing Multifault Impulsive Component Separation Using Hierarchical Shift-Invariant Dictionary Learning. Shock and Vibration No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211344
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Zhao-heng& Ding, Jianming& Lin, Jianhui. Train Wheelset Bearing Multifault Impulsive Component Separation Using Hierarchical Shift-Invariant Dictionary Learning. Shock and Vibration. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211344
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1211344
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)