Wheelset-Bearing Fault Detection Using Adaptive Convolution Sparse Representation
المؤلفون المشاركون
Yin, Yanli
Ding, Jianming
Zhang, Zhao-heng
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-26، 26ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
26
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Wheelset bearings are crucial mechanical components of high-speed trains.
Wheelset-bearing fault detection is of great significance to ensure the safety of high-speed train service.
Convolution sparse representations (CSRs) provide an excellent framework for extracting impulse responses induced by bearing faults.
However, the performance of CSR on extracting impulse responses is fairly sensitive to inappropriate selection of method-related parameters, and a convolution model for representing the impulse responses has not been discussed.
In view of these two unsolved problems, a convolutional representation model of the impulse response series is developed.
A novel fault detection method, named adaptive CSR (ACSR), is then proposed based on combinations of CSR and methods for estimating three parameters related to CSR.
Finally, the effectiveness of the proposed ACSR method is validated via simulation, bench testing, and a real-life running test employing a high-speed train.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ding, Jianming& Zhang, Zhao-heng& Yin, Yanli. 2019. Wheelset-Bearing Fault Detection Using Adaptive Convolution Sparse Representation. Shock and Vibration،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211494
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ding, Jianming…[et al.]. Wheelset-Bearing Fault Detection Using Adaptive Convolution Sparse Representation. Shock and Vibration No. 2019 (2019), pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211494
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ding, Jianming& Zhang, Zhao-heng& Yin, Yanli. Wheelset-Bearing Fault Detection Using Adaptive Convolution Sparse Representation. Shock and Vibration. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211494
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1211494
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