Automatic Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings via Principal Component Analysis and Nonlinear Classifier
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,740
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICME08_199
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1388
چکیده مقاله:
Ball bearing is one of the most widely used components in rotary machines.Condition monitoring of such elements is counted as pattern recognition problem.Pattern recognition has three main steps: feature extraction, feature reduction and classification. We use features obtained from three different representations of measured signals which are time, frequency, and time-frequency domains. In this study smoothed pseudo wigner ville distribution is used for feature calculation in time-frequency domain. All of the features are extracted from vibration signals. The signals from a piezo-electric transducer are captured for the following conditions: healthy bearing and defective bearings with inner race, outer race and ball faults. In addition, experiments are repeated under various load conditions. After calculation of features, principal component analysis is employed for redundancy reduction. Finally K-NN classifier is built and tested in order to identify the condition of the ball bearing. Experimental results demonstrate that the proposed method is effective.
کلیدواژه ها:
Ball bearing fault detection ، Time-Frequency analysis ، Principal component analysis ، K-NN classifier
نویسندگان
A Kahirdeh
Msc student of Mechanical engineering, IUST
M.S Safizadeh
Mechanical engineering Professor, IUST
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 :