Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on One-Dimensional Deep Residual Shrinkage Network with a Wide Convolution Layer
المؤلفون المشاركون
Yang, Jingli
Gao, Tianyu
Jiang, Shouda
Li, Shijie
Tang, Qing
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In actual engineering applications, inevitable noise seriously affects the accuracy of fault diagnosis for rotating machinery.
To effectively identify the fault classes of rotating machinery under noise interference, an efficient fault diagnosis method without additional denoising procedures is proposed.
First, a one-dimensional deep residual shrinkage network, which directly takes the raw vibration signals contaminated by noise as input, is developed to realize end-to-end fault diagnosis.
Then, to further enhance the noise immunity of the diagnosis model, the first layer of the model is set to a wide convolution layer to extract short time features.
Moreover, an adaptive batch normalization algorithm (AdaBN) is introduced into the diagnosis model to enhance the adaptability to noise.
Experimental results illustrate that the fault diagnosis model for rotating machinery based on one-dimensional deep residual shrinkage network with a wide convolution layer (1D-WDRSN) can accurately identify the fault classes even under noise interference.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Jingli& Gao, Tianyu& Jiang, Shouda& Li, Shijie& Tang, Qing. 2020. Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on One-Dimensional Deep Residual Shrinkage Network with a Wide Convolution Layer. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213136
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Jingli…[et al.]. Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on One-Dimensional Deep Residual Shrinkage Network with a Wide Convolution Layer. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213136
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Jingli& Gao, Tianyu& Jiang, Shouda& Li, Shijie& Tang, Qing. Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on One-Dimensional Deep Residual Shrinkage Network with a Wide Convolution Layer. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213136
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1213136
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