Bearing Fault Identification Method Based on Collaborative Filtering Recommendation Technology
المؤلفون المشاركون
Wang, Guangbin
He, Yinghang
Peng, Yanfeng
Li, Haijiang
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As the amount of data generated by monitoring the condition of rolling bearings is increasing, it has become a research hotspot in recent years to dig valuable information from massive data and identify unknown bearing states.
In Internet technology, the collaborative filtering recommendation technology provides users with an intelligent means of filtering information.
Aiming at the difficulty in designing the recommendation system scoring matrix in the field of fault diagnosis, we first obtain the bearing feature matrix based on the wavelet frequency band energy and then design a scoring matrix that accurately describes the bearing state; finally, we design a joint scoring matrix for bearing state identification by combining the matrix of these two different characteristics.
After that, a collaborative filtering recommendation system for bearing state identification is proposed based on matrix factorization-based collaborative filtering and gradient descent algorithm.
This method is used to identify and verify two types of fault data of rolling bearing: different position faults and different types of faults on the outer ring.
The results show that the accuracy of the two identifications has reached more than 90%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Guangbin& He, Yinghang& Peng, Yanfeng& Li, Haijiang. 2019. Bearing Fault Identification Method Based on Collaborative Filtering Recommendation Technology. Shock and Vibration،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211512
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Guangbin…[et al.]. Bearing Fault Identification Method Based on Collaborative Filtering Recommendation Technology. Shock and Vibration No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211512
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Guangbin& He, Yinghang& Peng, Yanfeng& Li, Haijiang. Bearing Fault Identification Method Based on Collaborative Filtering Recommendation Technology. Shock and Vibration. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211512
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1211512
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