Intelligent Condition Monitoring Techniques for Early Fault Diagnosis of Rotating Machines – A Review

断层(地质) 故障检测与隔离 状态监测 计算机科学 人工智能 支持向量机 工程类 人工神经网络 可靠性工程
作者
Vinod Kumar,S. S. Dhami,Deepam Goyal
出处
期刊:Shanghai Ligong Daxue xuebao [ADD Technologies]
卷期号:23 (08): 549-566
标识
DOI:10.51201/jusst/21/08420
摘要

Condition-based maintenance is always an important strategy of maintenance to prolong the effective life of rotating machines as they run on high speeds with a variety of loads in some cases under severe conditions. If the monitoring of the current condition is not done accurately then rotating machines such as turbines, engine, bearing, shafts, gearbox, motors, and compressors leads to catastrophic failures with some serious consequences on the rate of production, safety, loss of manpower and sudden increase in repairing cost. Condition-based maintenance is also be called predictive type maintenance is a far superior technique as compared to preventive maintenance and run-to-break maintenance. In predictive maintenance current status of the machine while in operation, being monitored carefully and based on a brief analysis of the future condition of the machine predicted. This paper going to review the various intelligent condition monitoring techniques developed or used by various researchers to monitor the health of rotating machines and able to predict the faults at the earliest time.
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