![](/images/graphics-bg.png)
Fault Diagnosis of Bearing by Utilizing LWT-SPSR-SVD-Based RVM with Binary Gravitational Search Algorithm
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The fault diagnosis method of bearing based on lifting wavelet transform (LWT)-self-adaptive phase space reconstruction (SPSR)-singular value decomposition (SVD)-based relevance vector machine (RVM) with binary gravitational search algorithm (BGSA) is presented in this study, among which LWT-SPSR-SVD (LSS) is presented for feature extraction of the bearing vibration signal, the dynamic characteristics of lifting wavelet coefficients' (LWCs') reconstructed signals of the bearing vibration signal can be reflected by SPSR for LWCs' reconstructed signals of the bearing vibration signal, and BGSA is used to select the embedding space dimension and time delay of phase space reconstruction (PSR) and kernel parameter of RVM.
In order to show the superiority of LWT-SPSR-SVD-based RVM with BGSA (LSS-BGSA-RVM), the traditional RVM trained by the training samples with the features based on LWT-SVD (LS-RVM) is used to compare with the proposed LSS-BGSA-RVM method.
The experimental result demonstrates that compared with LS-RVM, LSS-BGSA-RVM can achieve the higher diagnosis accuracy for bearing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fei, Sheng-wei. 2018. Fault Diagnosis of Bearing by Utilizing LWT-SPSR-SVD-Based RVM with Binary Gravitational Search Algorithm. Shock and Vibration،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215490
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fei, Sheng-wei. Fault Diagnosis of Bearing by Utilizing LWT-SPSR-SVD-Based RVM with Binary Gravitational Search Algorithm. Shock and Vibration No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215490
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fei, Sheng-wei. Fault Diagnosis of Bearing by Utilizing LWT-SPSR-SVD-Based RVM with Binary Gravitational Search Algorithm. Shock and Vibration. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215490
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215490
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)