An Efficient Optimal Feature Extraction Method for Fault Detection Based Capability and the Bees Algorithm
محل انتشار: بیستمین کنفرانس سالانه مهندسی مکانیک
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,613
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- 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:
ISME20_537
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1391
چکیده مقاله:
Rolling element bearings are critical mechanical components in rotating machinery. Fault detection and diagnosis in the early stages of damage are necessary to prevent their malfunctioning and failure during operation. Vibration monitoring is the most widely used and cost-effective monitoring technique to detect, locate and distinguish faults in rolling element bearings. In this paper, an efficient method is proposed to extract optimizing features. The method employs capability features as well as the Bees Algorithm to obtain faults detection accurately and separably. This work presents an algorithm using optimum radial basis neural network by the use of the Bees Algorithm for automated diagnosis of localized faults in rolling element bearings. Optimum complementary capability values extracted from time-domain signals, and complex cepstral analysis, and real cepstrum, and minimum phase reconstruction, and chirp z-transform, and discrete cosine transform, and discrete Fourier transform, and envelope analysis signal and the Hilbert transform are used as input features for the neural network. Optimum radial basis trained neural network are able to classify different states of the bearing with 100% accuracy. The proposed procedure requires only a few input features. Effectiveness of the proposed method is illustrated using the bearing vibration data obtained experimentally.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Behrooz Attaran
Graduate Student, Mechanical Engineering Department, University of Shahid Chamran
Afshin Ghanbarzadeh
Assistant Professor, Mechanical Engineering Department, University of Shahid Chamran
Reza Zaeri
۳Graduate Student, Mechanical Engineering Department, University of Shahid Chamran
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 :