Rolling-Element Bearing Fault Data Automatic Clustering Based on Wavelet and Deep Neural Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A method based on wavelet and deep neural network for rolling-element bearing fault data automatic clustering is proposed.
The method can achieve intelligent signal classification without human knowledge.
The time-domain vibration signals are decomposed by wavelet packet transform (WPT) to obtain eigenvectors that characterize fault types.
By using the eigenvectors, a dataset in which samples are labeled randomly is configured.
The dataset is roughly classified by the distance-based clustering method.
A fine classification process based on deep neural network is followed to achieve accurate classification.
The entire process is automatically completed, which can effectively overcome the shortcomings such as low work efficiency, high implementation cost, and large classification error caused by individual participation.
The proposed method is tested with the bearing data provided by the Case Western Reserve University (CWRU) Bearing Data Center.
The testing results show that the proposed method has good performance in automatic clustering of rolling-element bearings fault data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Yanli& Fu, Peiying. 2018. Rolling-Element Bearing Fault Data Automatic Clustering Based on Wavelet and Deep Neural Network. Shock and Vibration،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215159
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Yanli& Fu, Peiying. Rolling-Element Bearing Fault Data Automatic Clustering Based on Wavelet and Deep Neural Network. Shock and Vibration No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215159
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Yanli& Fu, Peiying. Rolling-Element Bearing Fault Data Automatic Clustering Based on Wavelet and Deep Neural Network. Shock and Vibration. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215159
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215159
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