Bearing fault signal detection and prediction based on an improved particle filter method

方位(导航) 颗粒过滤器 信号(编程语言) 故障检测与隔离 断层(地质) 计算机科学 滤波器(信号处理) 粒子(生态学) 人工智能 计算机视觉 地质学 地震学 海洋学 执行机构 程序设计语言
作者
Shaoxun Liu,Junyou Yang,Zhihua Niu,Rongrong Wang
标识
DOI:10.1177/1748006x241285092
摘要

Awareness and predicting bearing health are challenging because of uncertainties in the operating environment and noise in fault-signal measurements. Considering the sudden occurrence of bearing faults and their relatively brief duration over the bearing lifespan, this paper presents a fusion framework that combines an eighth-order polynomial model with a cuckoo search thought particle filter (CST-PF) method to estimate the failures occurrences. The fault characteristic signals are extracted from the amplitude spectrum within a specific frequency range and modeled by an eighth-order polynomial model. Cuckoo search (CS) is introduced to address the particle dilution in particle filter (PF). Furthermore, the proposed CST-PF refines the step size update equations and discovery probability for balancing the search speed and accuracy, thus enhancing the adaptability to bearing fault diagnosis and prediction. It ensures the parameter convergences in the prediction model by learning the fault characteristic signal during regular bearing operations, facilitating accurate predictions of subsequent failures. Validation results show that the eighth-order model accurately captures changes in fault characteristic signals throughout the bearing lifespan, with MAE and RMSE metrics surpassing those of traditional models. The CST-PF method demonstrates superior predictive ability compared to the Cuckoo search particle filter (CS-PF), traditional PF, and other PF variants.
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
肥猫完成签到,获得积分10
刚刚
Aixia发布了新的文献求助10
1秒前
小唐尼完成签到,获得积分10
1秒前
5秒前
皮老师发布了新的文献求助10
5秒前
幸福大白完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
Cml发布了新的文献求助30
8秒前
河大谢广坤完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
10秒前
111111发布了新的文献求助10
10秒前
13秒前
陌予发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
缓慢的开山完成签到 ,获得积分10
17秒前
18秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
20秒前
ash完成签到,获得积分20
22秒前
22秒前
23秒前
英俊的铭应助月月采纳,获得10
26秒前
ash发布了新的文献求助100
26秒前
周也发布了新的文献求助10
26秒前
文献菜鸟完成签到 ,获得积分10
27秒前
淅淅12345完成签到,获得积分20
27秒前
小二郎应助zhan采纳,获得10
27秒前
30秒前
30秒前
osmanthus完成签到,获得积分10
30秒前
feng1235完成签到,获得积分10
32秒前
拓木幸子完成签到,获得积分10
33秒前
热心市民小红花应助陈昊采纳,获得10
33秒前
34秒前
lcr发布了新的文献求助10
35秒前
Ginkgo完成签到 ,获得积分10
36秒前
安静海露完成签到,获得积分10
36秒前
37秒前
zhan完成签到,获得积分10
38秒前
顾矜应助anna采纳,获得10
38秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
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 3989069
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531351
关于积分的说明 11253589
捐赠科研通 3269939
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804851
邀请新用户注册赠送积分活动 882074
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809073