Bearing Fault Detection using Morlet Wavelets

سال انتشار: 1382
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,992

فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

PSC18_050

تاریخ نمایه سازی: 28 اردیبهشت 1386

چکیده مقاله:

Machine housing vibration signals are used for bearing fault detection. The leveldependent noise reduction technique based on Morlet wavelet is used to extract bearing fault features. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated in detection of bearing outer-race damage for a set of real data. The results clearly show the great potential of the proposed technique in bearing fault detection.

نویسندگان

Torbatian

Dept. of Electrical Eng. Iran University of Science & Technology Tehran ۱۶۸۴۴, Iran

Kahaei

Dept. of Electrical Eng. Iran University of Science & Technology Tehran ۱۶۸۴۴, Iran

Poshtan

Dept. of Electrical Eng. Iran University of Science & Technology Tehran ۱۶۸۴۴, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • L. Eren & J. Devany, _ Motor bearing damage detection ...
  • W. T. Thomason, "A review of on-line condition monitoring techniques ...
  • S. Nandi, H. A. Tolyiat' _ Condition monitoring and fault ...
  • J. Lin & L. Qu, "Feature extraction based on morlet ...
  • S. Mallat, "A Wavelet Tour of Signal Processing", Copyright @ ...
  • R. R. Schoen, T. G. Habetler, F. Kamran and R. ...
  • M. J. Shensa, _ Discrete inverses for nonorthogonal wavelet transforms, ...
  • D. L. Donho & I. M. Jonestone, _ Ideal spatial ...
  • D. L. Donho, "De-noising by s o ft-thre sholding ", ...
  • نمایش کامل مراجع