Fault Diagnosis for Reducer via Improved LMD and SVM-RFE-MRMR
المؤلفون المشاركون
Zhang, Xiaoguang
Zhao, Zhike
Song, Zhenyue
Li, Dandan
Zhang, Wei
Chen, Yingying
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The vibration signals are usually characterized by nonstationary, nonlinearity, and high frequency shocks, and the redundant features degrade the performance of fault diagnosis methods.
To deal with the problem, a novel fault diagnosis approach for rotating machinery is presented by combining improved local mean decomposition (LMD) with support vector machine–recursive feature elimination with minimum redundancy maximum relevance (SVM-RFE-MRMR).
Firstly, an improved LMD method is developed to decompose vibration signals into a subset of amplitude modulation/frequency modulation (AM-FM) product functions (PFs).
Then, time and frequency domain features are extracted from the selected PFs, and the complicated faults can be thus identified efficiently.
Due to degradation of fault diagnosis methods resulting from redundant features, a novel feature selection method combining SVM-RFE with MRMR is proposed to select salient features, improving the performance of fault diagnosis approach.
Experimental results on reducer platform demonstrate that the proposed method is capable of revealing the relations between the features and faults and providing insights into fault mechanism.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xiaoguang& Song, Zhenyue& Li, Dandan& Zhang, Wei& Zhao, Zhike& Chen, Yingying. 2018. Fault Diagnosis for Reducer via Improved LMD and SVM-RFE-MRMR. Shock and Vibration،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215262
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xiaoguang…[et al.]. Fault Diagnosis for Reducer via Improved LMD and SVM-RFE-MRMR. Shock and Vibration No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215262
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xiaoguang& Song, Zhenyue& Li, Dandan& Zhang, Wei& Zhao, Zhike& Chen, Yingying. Fault Diagnosis for Reducer via Improved LMD and SVM-RFE-MRMR. Shock and Vibration. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215262
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215262
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