![](/images/graphics-bg.png)
Combining DBN and FCM for Fault Diagnosis of Roller Element Bearings without Using Data Labels
المؤلفون المشاركون
Tsui, Kwok L.
Wang, Dong
Xu, Fan
Fang, Yan jun
Liang, Jia qi
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Because deep belief networks (DBNs) in deep learning have a powerful ability to extract useful information from the raw data without prior knowledge, DBNs are used to extract the useful feature from the roller bearings vibration signals.
Unlike classification methods, the clustering method can classify the different fault types without data label.
Therefore, a method based on deep belief networks (DBNs) in deep learning (DL) and fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm for roller bearings fault diagnosis without a data label is presented in this paper.
Firstly, the roller bearings vibration signals are extracted by using DBN, and then principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension of the vibration signal features.
Secondly, the first two principal components (PCs) are selected as the input of fuzzy C-means (FCM) for roller bearings fault identification.
Finally, the experimental results show that the fault diagnosis of the method presented is better than that of other combination models, such as variation mode decomposition- (VMD-) singular value decomposition- (SVD-) FCM, and ensemble empirical mode decomposition- (EEMD-) fuzzy entropy- (FE-) PCA-FCM.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Fan& Fang, Yan jun& Wang, Dong& Liang, Jia qi& Tsui, Kwok L.. 2018. Combining DBN and FCM for Fault Diagnosis of Roller Element Bearings without Using Data Labels. Shock and Vibration،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215162
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Fan…[et al.]. Combining DBN and FCM for Fault Diagnosis of Roller Element Bearings without Using Data Labels. Shock and Vibration No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215162
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Fan& Fang, Yan jun& Wang, Dong& Liang, Jia qi& Tsui, Kwok L.. Combining DBN and FCM for Fault Diagnosis of Roller Element Bearings without Using Data Labels. Shock and Vibration. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215162
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215162
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)