Data mining based on statistical parameters to improve fault diagnosis accuracy
محل انتشار: ششمین کنفرانس ملی نگهداری و تعمیرات
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,454
فایل این مقاله در 14 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:
NCM06_101
تاریخ نمایه سازی: 29 بهمن 1388
چکیده مقاله:
Vibration signals contain rich information about the health of machinery. There for vibration condition monitoring is used in industries. In present study vibration signals from gearbox of Massey Ferguson 285 tractor is gained in three health condition of a gear: Healthy, Worn tooth face and Broken tooth. Vibration signals are turned to frequency domain by applying a Fast Fourier Transform (FFT) to them. Then some statistical parameter is used for data mining from the signals. Processed signals are used as input vectors for Feed Forward Back-propagation neural networks with variable hidden layer neurons count between 1 and 10 in 2 main structures, two and three layers network. Maximum 100% classification accuracy gained from two-layer network with 4 hidden layer neurons and three-layer network with 3x3 and 8x7 hidden layer neurons.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hojat Ahmadi
Associate Professor
B Bagheri
MSc student, Department of Mechanical Engineering of Agricultural Machinery, faculty of Biosystems Engineering, University of Tehran
R Labbafi
MSc student, Department of Mechanical Engineering of Agricultural Machinery, faculty of Biosystems Engineering, University of Tehran
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 :