![](/images/graphics-bg.png)
Application of Feature Fusion Using Coaxial Vibration Signal for Diagnosis of Rolling Element Bearings
المؤلفون المشاركون
Jiao, Jing
Pei, Di
Hu, Zhunqing
Yue, Jianhai
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The research of rolling element bearings (REBs) fault diagnosis based on single sensor vibration signal analysis is very common.
However, the information provided by an individual sensor is very limited, and the robustness of the system is poor.
In this paper, a novel fault diagnosis method based on coaxial vibration signal feature fusion (CVSFF) is proposed to fully analyze the multisensor information of the system and build a more reliable diagnostic system.
An ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method is used to decompose the original vibration signal into a number of intrinsic mode functions (IMFs).
Then the autocorrelation analysis is introduced to reduce the random noise remaining in IMFs.
After that, the Rényi entropy is calculated as the feature of bearings.
Finally, the features of coaxial vibration signal are fused by a multiple-kernel learning support vector machine (MKL-SVM) to classify bearing conditions.
In order to verify the effectiveness of the CVSFF method in REB diagnosis, eight data sets from the Case Western Reserve University Bearing Data Center are selected.
The fault classification results demonstrate that the proposed approach is a valuable tool for bearing faults detection, and the fused feature from coaxial sensors improves fault classification accuracy for REBs.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jiao, Jing& Yue, Jianhai& Pei, Di& Hu, Zhunqing. 2020. Application of Feature Fusion Using Coaxial Vibration Signal for Diagnosis of Rolling Element Bearings. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212771
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jiao, Jing…[et al.]. Application of Feature Fusion Using Coaxial Vibration Signal for Diagnosis of Rolling Element Bearings. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212771
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jiao, Jing& Yue, Jianhai& Pei, Di& Hu, Zhunqing. Application of Feature Fusion Using Coaxial Vibration Signal for Diagnosis of Rolling Element Bearings. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212771
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1212771
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)