![](/images/graphics-bg.png)
An Enhancement Deep Feature Extraction Method for Bearing Fault Diagnosis Based on Kernel Function and Autoencoder
المؤلفون المشاركون
Dun, Bosen
Han, Qingkai
Liu, Xiaofei
Xue, Yuhang
Li, Hongkun
Wang, Fengtao
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Rotating machinery vibration signals are nonstationary and nonlinear under complicated operating conditions.
It is meaningful to extract optimal features from raw signal and provide accurate fault diagnosis results.
In order to resolve the nonlinear problem, an enhancement deep feature extraction method based on Gaussian radial basis kernel function and autoencoder (AE) is proposed.
Firstly, kernel function is employed to enhance the feature learning capability, and a new AE is designed termed kernel AE (KAE).
Subsequently, a deep neural network is constructed with one KAE and multiple AEs to extract inherent features layer by layer.
Finally, softmax is adopted as the classifier to accurately identify different bearing faults, and error backpropagation algorithm is used to fine-tune the model parameters.
Aircraft engine intershaft bearing vibration data are used to verify the method.
The results confirm that the proposed method has a better feature extraction capability, requires fewer iterations, and has a higher accuracy than standard methods using a stacked AE.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Fengtao& Dun, Bosen& Liu, Xiaofei& Xue, Yuhang& Li, Hongkun& Han, Qingkai. 2018. An Enhancement Deep Feature Extraction Method for Bearing Fault Diagnosis Based on Kernel Function and Autoencoder. Shock and Vibration،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215352
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Fengtao…[et al.]. An Enhancement Deep Feature Extraction Method for Bearing Fault Diagnosis Based on Kernel Function and Autoencoder. Shock and Vibration No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215352
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Fengtao& Dun, Bosen& Liu, Xiaofei& Xue, Yuhang& Li, Hongkun& Han, Qingkai. An Enhancement Deep Feature Extraction Method for Bearing Fault Diagnosis Based on Kernel Function and Autoencoder. Shock and Vibration. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215352
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215352
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)