![](/images/graphics-bg.png)
A Fault Diagnosis Method for Rotating Machinery Based on PCA and Morlet Kernel SVM
المؤلفون المشاركون
Yu, Wentao
Gao, Zhenyuan
Xia, Ming
Tang, Baoping
Sun, Dihua
Dong, Shaojiang
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A novel method to solve the rotating machinery fault diagnosis problem is proposed, which is based on principal components analysis (PCA) to extract the characteristic features and the Morlet kernel support vector machine (MSVM) to achieve the fault classification.
Firstly, the gathered vibration signals were decomposed by the empirical mode decomposition (EMD) to obtain the corresponding intrinsic mode function (IMF).
The EMD energy entropy that includes dominant fault information is defined as the characteristic features.
However, the extracted features remained high-dimensional, and excessive redundant information still existed.
So, the PCA is introduced to extract the characteristic features and reduce the dimension.
The characteristic features are input into the MSVM to train and construct the running state identification model; the rotating machinery running state identification is realized.
The running states of a bearing normal inner race and several inner races with different degree of fault were recognized; the results validate the effectiveness of the proposed algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dong, Shaojiang& Sun, Dihua& Tang, Baoping& Gao, Zhenyuan& Yu, Wentao& Xia, Ming. 2014. A Fault Diagnosis Method for Rotating Machinery Based on PCA and Morlet Kernel SVM. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-461087
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dong, Shaojiang…[et al.]. A Fault Diagnosis Method for Rotating Machinery Based on PCA and Morlet Kernel SVM. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-461087
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dong, Shaojiang& Sun, Dihua& Tang, Baoping& Gao, Zhenyuan& Yu, Wentao& Xia, Ming. A Fault Diagnosis Method for Rotating Machinery Based on PCA and Morlet Kernel SVM. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-461087
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-461087
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)