کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11002639 | 1446478 | 2018 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Detecting operation regimes using unsupervised clustering with infected group labelling to improve machine diagnostics and prognostics
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص رژیم های عملیاتی با استفاده از خوشه بندی بدون نظارت با برچسب های گروه آلوده به منظور بهبود تشخیص و پیشگیری از تشخیص ماشین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
In this study unsupervised clustering technique was used for detecting operation regimes for an underground LHD (load-haul-dump machine) by using features extracted from vibration signals measured on the front axle and the speed of the Cardan axle. The clusters were also infected with a small portion of the data to obtain the corresponding labels for each cluster. Promising results were obtained where each sought-for operation regime was detected in a sensible manner using vibration RMS values together with speed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Operations Research Perspectives - Volume 5, 2018, Pages 232-244
Journal: Operations Research Perspectives - Volume 5, 2018, Pages 232-244
نویسندگان
Juhamatti Saari, Johan Odelius,