Comparison of Support Vector Machine and Radial Basis Artificial Neural Network in Fault Diagnosis Of Bearings Using Short Time Fourier and Choi-Williams Transforms
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 633
فایل این مقاله در 11 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:
NRIME01_052
تاریخ نمایه سازی: 27 بهمن 1394
چکیده مقاله:
This paper focus on the fault diagnosis of bearing with two soft computing methods. Firstly, the vibration signal of a test rig is done. An intelligent method is selected to diagnose a ball bearing type 1206, using the vibration signal. This paper presents two methods time-frequency based approach for classifying the vibration signals of rolling bearing. It uses the features extracted from the time-frequency distribution (TFD) of the vibration signal segments. The results of applying the method to a database of real signals and then classifying feature by radial basis artificial neural network and support vector machine reveal that, for the given classification task, the selected features consistently exhibit a degree of discrimination between the vibration signals collected from healthy and fault machine. A comparison between the performances of the features extracted from two TFDs shows that the Choi-williams is better than STFT. Also the results show that the accuracy of SVM for classification is better than RBF artificial neural network.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Heidari
Mechanical Engineering Group, Abadan Branch, Islamic Azad University, Abadan, 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 :