Multiple-Fault Diagnosis Method Based on Multiscale Feature Extraction and MSVM_PPA
المؤلفون المشاركون
Zhang, Min
Cheng, Wenming
Cai, Zhenyu
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Identification of rolling bearing fault patterns, especially for the compound faults, has attracted notable attention and is still a challenge in fault diagnosis.
In this paper, a novel method called multiscale feature extraction (MFE) and multiclass support vector machine (MSVM) with particle parameter adaptive (PPA) is proposed.
MFE is used to preprocess the process signals, which decomposes the data into intrinsic mode function by empirical mode decomposition method, and instantaneous frequency of decomposed components was obtained by Hilbert transformation.
Then, statistical features and principal component analysis are utilized to extract significant information from the features, to get effective data from multiple faults.
MSVM method with PPA parameters optimization will classify the fault patterns.
The results of a case study of the rolling bearings faults data from Case Western Reserve University show that (1) the proposed intelligent method (MFE_PPA_MSVM) improves the classification recognition rate; (2) the accuracy will decline when the number of fault patterns increases; (3) prediction accuracy can be the best when the training set size is increased to 70% of the total sample set.
It verifies the method is feasible and efficient for fault diagnosis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Min& Cai, Zhenyu& Cheng, Wenming. 2018. Multiple-Fault Diagnosis Method Based on Multiscale Feature Extraction and MSVM_PPA. Shock and Vibration،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215363
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Min…[et al.]. Multiple-Fault Diagnosis Method Based on Multiscale Feature Extraction and MSVM_PPA. Shock and Vibration No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215363
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Min& Cai, Zhenyu& Cheng, Wenming. Multiple-Fault Diagnosis Method Based on Multiscale Feature Extraction and MSVM_PPA. Shock and Vibration. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215363
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215363
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