Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In order to solve the problem that the excessive dimensions of feature vector will lead to probabilistic neural network (PNN) 's structure becoming complicated and recognition rate slowing down when we take the wavelet energy spectrum of the rolling bearing vibration signal as the feature vector, a novel approach based on wavelet energy spectrum, principal component analysis (PCA) and probabilistic...
In this paper, a fault diagnosis method based on support vector machine (SVM) is proposed for gas turbine bearing. Firstly, through analysis and processing of vibration signals, the singular value decomposition related EEMD technique is applied to extract feature vectors of the signals. The results are used as the input of SVM classifier model. Then, by using the SVM network intelligence, the turbine...
As one of the most widely used parts and components of rotating machineries, fault detection of rolling bearing is of great significance. In this paper, a new method named EMD-DPCA is proposed based on Empirical Mode Decomposition (EMD) and Dynamic Principal Component Analysis (DPCA). Firstly, the vibration signals are decomposed by EMD and Intrinsic Mode Functions (IMFs) are achieved. Then DPCA model...
A new fault diagnosis method for rolling element bearing is proposed based on empirical mode decomposition (EMD) and fisher discriminant analysis (FDA). First, non-stationary vibration signals are processed by applying EMD technique, and stationary IMF components are obtained. Then, fault feature vectors with the moving time-lagged windows are composed using the absolute values of IMF components of...
Rolling bearings vibration signal is complex and non-stationary signal. In order to diagnose the bearing failures accurately and quickly, propose an approach about rolling bearing fault diagnosis, which is based on LS-SVM and LMD. Firstly, decompose the original vibration signal by LMD (Local Mean Decomposition LMD) to get a series of PF(Production Function, PF); secondly, establish the AR model of...
Focusing on the non-stationary characteristic of the fault signal of subway auxiliary inverter, this paper proposes the method that combines ensemble empirical mode decomposition (EEMD) with genetic algorithm to optimize BP neural network (GABP) to diagnose the fault categories of subway auxiliary inverter. Firstly, this paper extracts feature vectors from the original fault signal by EEMD, then establishes...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.