An intelligent bearing fault diagnosis based on hybrid signal processing and Henry gas solubility optimization

方位(导航) 断层(地质) 信号(编程语言) 人工神经网络 振动 希尔伯特-黄变换 计算机科学 信号处理 工程类 控制工程 人工智能 模式识别(心理学) 控制理论(社会学) 电子工程 数字信号处理 白噪声 声学 物理 地震学 程序设计语言 地质学 电信 控制(管理)
作者
Rismaya Kumar Mishra,Anurag Choudhary,AR Mohanty,Shahab Fatima
出处
期刊:Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science [SAGE Publishing]
卷期号:236 (19): 10378-10391 被引量:37
标识
DOI:10.1177/09544062221101737
摘要

Bearing is regarded as one of the core elements in rotating machines and its fault diagnosis is essential for better reliability and availability of the rotating machines. This paper puts forward an intelligent vibration signal-based fault diagnosis approach for bearing faults identification at an early stage, irrespective of speed conditions. The proposed methodology comprises of a frequency shift-based hybrid signal processing technique that involves a combination of Hilbert Transform (HT) and Discrete Wavelet Transform (DWT) followed by sliding window-based feature extraction. Thereafter, a newly developed Henry Gas Solubility Optimization (HGSO) is implemented to select the relevant features. At last, the optimal attributes are used to train the Artificial Neural Network (ANN) model for the classification of the different bearing faults. To test the effectiveness of the speed independent model, experimental validation was done with constant and varying speed conditions. The results demonstrate that the proposed methodology has a tremendous potential to eliminate unplanned failures caused by bearing in rotating machinery.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
爱听歌电灯胆完成签到 ,获得积分10
2秒前
不爱吃西葫芦完成签到 ,获得积分10
3秒前
申燕婷完成签到 ,获得积分10
4秒前
橙子完成签到 ,获得积分10
6秒前
ruochenzu发布了新的文献求助10
6秒前
fusheng完成签到 ,获得积分10
15秒前
浮生完成签到 ,获得积分10
20秒前
xinjie完成签到,获得积分10
22秒前
Will完成签到,获得积分10
27秒前
cuddly完成签到 ,获得积分10
28秒前
掉头发的小白完成签到,获得积分10
29秒前
不想看文献完成签到 ,获得积分10
32秒前
33秒前
当女遇到乔完成签到 ,获得积分10
33秒前
独行者完成签到,获得积分10
34秒前
眼睛大的电脑完成签到,获得积分10
34秒前
36秒前
敏敏发布了新的文献求助10
37秒前
木木完成签到 ,获得积分10
38秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
38秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
39秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
39秒前
如意2023完成签到 ,获得积分10
39秒前
fomo完成签到,获得积分10
43秒前
nagi发布了新的文献求助10
46秒前
jfeng完成签到,获得积分10
48秒前
JN完成签到,获得积分10
56秒前
忐忑的书桃完成签到 ,获得积分10
57秒前
qaplay完成签到 ,获得积分0
57秒前
友好语风完成签到,获得积分10
58秒前
CLTTTt完成签到,获得积分10
59秒前
yk完成签到,获得积分10
1分钟前
甜美的初蓝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
早安完成签到 ,获得积分10
1分钟前
初昀杭完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
LIU完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
nianshu完成签到 ,获得积分0
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022