A Novel Faults Diagnosis Method for Rolling Element Bearings Based on ELCD and Extreme Learning Machine
المؤلفون المشاركون
Liang, Mingliang
Su, Dongmin
Hu, Daidi
Ge, Mingtao
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A rolling bearing fault diagnosis method based on ensemble local characteristic-scale decomposition (ELCD) and extreme learning machine (ELM) is proposed.
Vibration signals were decomposed using ELCD, and numerous intrinsic scale components (ISCs) were obtained.
Next, time-domain index, energy, and relative entropy of intrinsic scale components were calculated.
According to the distance-based evaluation approach, sensitivity features can be extracted.
Finally, sensitivity features were input to extreme learning machine to identify rolling bearing fault types.
Experimental results show that the proposed method achieved better performance than support vector machine (SVM) and backpropagation (BP) neural network methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liang, Mingliang& Su, Dongmin& Hu, Daidi& Ge, Mingtao. 2018. A Novel Faults Diagnosis Method for Rolling Element Bearings Based on ELCD and Extreme Learning Machine. Shock and Vibration،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215074
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liang, Mingliang…[et al.]. A Novel Faults Diagnosis Method for Rolling Element Bearings Based on ELCD and Extreme Learning Machine. Shock and Vibration No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215074
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liang, Mingliang& Su, Dongmin& Hu, Daidi& Ge, Mingtao. A Novel Faults Diagnosis Method for Rolling Element Bearings Based on ELCD and Extreme Learning Machine. Shock and Vibration. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215074
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215074
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