Rolling Bearing Diagnosis Based on Adaptive Probabilistic PCA and the Enhanced Morphological Filter
المؤلفون المشاركون
Kong, Xiangxi
Wang, Zhong
Luo, Yuanqing
Chen, Changzheng
Zhao, Siyu
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-26، 26ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
26
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Early fault diagnosis of rolling element bearing is still a difficult problem.
Firstly, in order to effectively extract the fault impulse signal of the bearing, a new enhanced morphological difference operator (EMDO) is constructed by combining two optimal feature extraction-type operators.
Next, in the process of processing the test signal, in order to reduce the interference problem caused by strong background noise, the probabilistic principal component analysis (PPCA) method is introduced.
In the traditional PPCA method, two important system parameters (decomposition principal component k and original variable n) are usually set artificially; this will greatly reduce the noise reduction performance of PPCA.
To solve this problem, a parameter adaptive PPCA method based on grasshopper optimization algorithm (GOA) is proposed.
Finally, combining the advantages of the above algorithms, a comprehensive rolling bearing fault diagnosis method named APPCA-EMDF is proposed in this paper.
Experimental comparison results show that the proposed method can effectively diagnose the vibration signals of rolling element bearing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Luo, Yuanqing& Chen, Changzheng& Zhao, Siyu& Kong, Xiangxi& Wang, Zhong. 2020. Rolling Bearing Diagnosis Based on Adaptive Probabilistic PCA and the Enhanced Morphological Filter. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212748
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Luo, Yuanqing…[et al.]. Rolling Bearing Diagnosis Based on Adaptive Probabilistic PCA and the Enhanced Morphological Filter. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212748
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Luo, Yuanqing& Chen, Changzheng& Zhao, Siyu& Kong, Xiangxi& Wang, Zhong. Rolling Bearing Diagnosis Based on Adaptive Probabilistic PCA and the Enhanced Morphological Filter. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212748
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1212748
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