Rotary machines fault diagnosis based on principal component analysis
المؤلفون المشاركون
al-Samamti, M.
Salman, W. S.
Ibrahim, A. A.
المصدر
العدد
المجلد 2021، العدد 171 (30 سبتمبر/أيلول 2021)، ص ص. 51-62، 12ص.
الناشر
جامعة حلوان كلية الهندسة بالمطرية
تاريخ النشر
2021-09-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
Rotating machines are commonly used in industrial applications.
Mechanical faults such as rotor unbalance, shaft misalignment, pulley misalignment, structural looseness, and bearing faults leading to unplanned shutdown based on the severity of these faults.
The condition monitoring technique based on vibration analysis has the potential to detect and diagnose a great number of early stage faults.
However, some mechanical faults have correlated vibration features leading to ambiguous diagnosis to identify and distinguish these faults.
In this paper, a proposed method based on the Principal Component Analysis (PCA) is presented to produce uncorrelated Principal Components (PCs) to identify the healthy and different faulty cases.
A test rig was prepared to simulate a group of mechanical faults such as rotor unbalance, pulley misalignment, belt damage, combined unbalance with pulley misalignment, and combined unbalance with belt damage.
The conventional vibration measurements were collected for each case and their features were extracted and used to produce the equivalent PCs.
It was found that the produced uncorrelated PCs have the superior to distinguish the majority of simulated faults which have correlated vibration features as presented in the rest of paper.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Samamti, M.& Salman, W. S.& Ibrahim, A. A.. 2021. Rotary machines fault diagnosis based on principal component analysis. Engineering Research Journal،Vol. 2021, no. 171, pp.51-62.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1364894
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Samamti, M.…[et al.]. Rotary machines fault diagnosis based on principal component analysis. Engineering Research Journal No. 171 (2021), pp.51-62.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1364894
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Samamti, M.& Salman, W. S.& Ibrahim, A. A.. Rotary machines fault diagnosis based on principal component analysis. Engineering Research Journal. 2021. Vol. 2021, no. 171, pp.51-62.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1364894
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-1364894
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