Performance comparison of various Decision-Based Neural Networks ingearbox fault diagnosis
محل انتشار: کنفرانس دو سالانه بین المللی مکانیک جامدات تجربی
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 776
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
WMECH02_166
تاریخ نمایه سازی: 21 تیر 1393
چکیده مقاله:
Condition monitoring and fault diagnosis using intelligent systems has been of interest to researchers in recent decades. This paper studies the discrimination of faulty and healthy gears using artificial intelligence. Worn and chipped gears are considered for faulty data. Diagnosis process can be divided into three main phases: Empirical data collection, feature extraction and classification. Vibration signal obtained from the three accelerometers embedded in certain parts of the gearbox test setup, are inputs of the model. The experiments are done on a Samand 5-speed manual gearbox test setup in Acoustics Research Lab of Mechanical Engineering Department, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic). In feature extraction phase, statistical properties of wavelet coefficients are the most prominent characteristic being used. Performance of different artificial neural network configurations such as Linear Perceptron and hierarchical Decision Based Neural Networks (DBNN) is compared in the classification phase. The effect of Linear Basis Function (LBF) and Radial Basis Function (RBF) in different structures of neural network is also considered. The judgment is based on different point of views, such as rate of convergence, correct classification percentage and so on. It’s been shown that Subcluster structure has better classification capability than Linear Perceptron Networks.
کلیدواژه ها:
Fault diagnosis ، Intelligent systems ، Wavelet Packet Decomposition ، Decision Based Neural Network ، Gearbox
نویسندگان
M. S Nemati
MSc Student
A. R Ohadi
Associate Professor
H Amindavar
Professor, Department of Electrical Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polythchnic), Hafez Ave., ۱۵۸۷۵-۴۴۱۳, Tehran, Iran,
H Heidari Bafroui
MSc graduate, Acoustics Research Laboratory, Department of Mechanical Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polythchnic), Hafez Ave., ۱۵۸۷۵-۴۴۱۳, Tehran, 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 :