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ANN Based Multi-classification Using Various Signal Processing Techniques for Bearing Fault Diagnosis

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.7 (2015.07)바로가기
  • 페이지
    pp.113-124
  • 저자
    Chenxi Wu, Tefang Chen, Rong Jiang, Liwei Ning, Zheng Jiang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A252431

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원문정보

초록

영어
Time domain features are employed for detection and identification of rolling element bearing faults in rotating machinery. Only five features with simple calculation are selected as features extracted directly from the original time domain vibration signals or preprocessed time domain vibration components. Three preprocessing techniques including high and band pass filtration, wavelet package transform (WPT) and envelope analysis are researched to achieve time domain features carrying the important diagnostic information of bearing conditions. An optimized artificial neural network (ANN) with rapid learning algorithm is designed and classification is performed using the ANN combined with time domain features. The model was evaluated on vibration data recorded using two accelerometers mounted on an induction motor housing subjected to a number of single point defects. The results demonstrate the proposed model is capable of high precision, fast processing and time savings in identification of bearing faults.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Feature Selection
 3. Training Algorithm
 4. ANN Design
 5. Results and Discussion
  5.1. Original Signal Analysis
  5.2. Filtered Signal Analysis
  5.3. Wavelet Packet Decomposition
  5.4. Envelope Analysis
 6. Conclusions
 Acknowledgments
 References

키워드

Time Domain Features ANN Classification Bearing Faults

저자

  • Chenxi Wu [ 1School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075, PR China ]
  • Tefang Chen [ 1School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075, PR China ]
  • Rong Jiang [ School of Mechanical Engineering, Hunan Institute of Engineering, Xiangtan 411101, PR China ]
  • Liwei Ning [ School of Information Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, PR China ]
  • Zheng Jiang [ 3School of Information Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, PR China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Control and Automation
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4297
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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