![](/images/graphics-bg.png)
A Bearing Fault Diagnosis Using a Support Vector Machine Optimised by the Self-Regulating Particle Swarm
المؤلفون المشاركون
Zhang, Chao
Fan, Yerui
Xue, Yu
Wang, Jianguo
Gu, Fengshou
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, a novel model for fault detection of rolling bearing is proposed.
It is based on a high-performance support vector machine (SVM) that is developed with a multifeature fusion and self-regulating particle swarm optimization (SRPSO).
The fundamental of multikernel least square support vector machine (MK-LS-SVM) is overviewed to identify a classifier that allows multidimension features from empirical mode decomposition (EMD) to be fused with high generalization property.
Then the multidimension parameters of the MK-LS-SVM are configured by the SRPSO for further performance improvement.
Finally, the proposed model is evaluated through experiments and comparative studies.
The results prove its effectiveness in detecting and classifying bearing faults.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fan, Yerui& Zhang, Chao& Xue, Yu& Wang, Jianguo& Gu, Fengshou. 2020. A Bearing Fault Diagnosis Using a Support Vector Machine Optimised by the Self-Regulating Particle Swarm. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213665
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fan, Yerui…[et al.]. A Bearing Fault Diagnosis Using a Support Vector Machine Optimised by the Self-Regulating Particle Swarm. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213665
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fan, Yerui& Zhang, Chao& Xue, Yu& Wang, Jianguo& Gu, Fengshou. A Bearing Fault Diagnosis Using a Support Vector Machine Optimised by the Self-Regulating Particle Swarm. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213665
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1213665
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)