Fault Diagnosis Method Research of Mechanical Equipment Based on Sensor Correlation Analysis and Deep Learning
المؤلفون المشاركون
Wang, Yanxue
Duan, Lixiang
Bai, Tangbo
Yang, Jianwei
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Large-scale mechanical equipment monitoring involves various kinds and quantities of information, and the present research on multisensor information fusion may face problems of information conflicts and modeling complexity.
This paper proposes an analysis method combining correlation analysis and deep learning.
According to the characteristics of monitoring data, three types of correlation coefficients between sensors in different states are obtained, and a new composite correlation analytical matrix is established to fuse the multisource heterogeneous data.
The matrix represents fault feature information of different equipment states and helps further image generation.
Meanwhile, a convolutional neural network-based deep learning method is developed to process the matrix and to discover the relationship between results and equipment states for fault diagnosis.
To verify the method of this paper, experimental and field case studies are performed.
The results show that it can accurately identify fault states and has higher diagnostic efficiency and accuracy than traditional methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bai, Tangbo& Yang, Jianwei& Duan, Lixiang& Wang, Yanxue. 2020. Fault Diagnosis Method Research of Mechanical Equipment Based on Sensor Correlation Analysis and Deep Learning. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213639
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bai, Tangbo…[et al.]. Fault Diagnosis Method Research of Mechanical Equipment Based on Sensor Correlation Analysis and Deep Learning. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213639
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bai, Tangbo& Yang, Jianwei& Duan, Lixiang& Wang, Yanxue. Fault Diagnosis Method Research of Mechanical Equipment Based on Sensor Correlation Analysis and Deep Learning. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213639
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1213639
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