![](/images/graphics-bg.png)
Development of Deep Convolutional Neural Network with Adaptive Batch Normalization Algorithm for Bearing Fault Diagnosis
المؤلفون المشاركون
Lv, Qing
Fu, Chao
Lin, Hsiung-Cheng
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
It is crucial to carry out the fault diagnosis of rotating machinery by extracting the features that contain fault information.
Many previous works using a deep convolutional neural network (CNN) have achieved excellent performance in finding fault information from feature extraction of detected signals.
They, however, may suffer from time-consuming and low versatility.
In this paper, a CNN integrated with the adaptive batch normalization (ABN) algorithm (ABN-CNN) is developed to avoid high computing resource requirements of such complex networks.
It uses a large-scale convolution kernel at the grassroots level and a multidimensional 3 × 1 small convolution nuclear.
Therefore, a fast convergence and high recognition accuracy under noise and load variation environment can be achieved for bearing fault diagnosis.
The performance results verify that the proposed model is superior to Support Vector Machine with Fast Fourier Transform (FFT-SVM) and Multilayer Perceptron with Fast Fourier Transform (FFT-MLP) models and Deep Neural Network with Fast Fourier Transform (FFT-DNN).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fu, Chao& Lv, Qing& Lin, Hsiung-Cheng. 2020. Development of Deep Convolutional Neural Network with Adaptive Batch Normalization Algorithm for Bearing Fault Diagnosis. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212849
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fu, Chao…[et al.]. Development of Deep Convolutional Neural Network with Adaptive Batch Normalization Algorithm for Bearing Fault Diagnosis. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212849
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fu, Chao& Lv, Qing& Lin, Hsiung-Cheng. Development of Deep Convolutional Neural Network with Adaptive Batch Normalization Algorithm for Bearing Fault Diagnosis. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212849
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1212849
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)