کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10368736 | 875037 | 2017 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An integrated Gaussian process regression for prediction of remaining useful life of slow speed bearings based on acoustic emission
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون فرآیندی گاوسی یکپارچه برای پیش بینی عمر باقابلی از آسترهای آهکی مبتنی بر انتشار صوتی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رگرسیون فرآیند گاوسی، عمر مفید دیگر، عملکرد متوسط عملکرد کوواریانس،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
This paper proposes an optimal Gaussian process regression (GPR) for the prediction of remaining useful life (RUL) of slow speed bearings based on a novel degradation assessment index obtained from acoustic emission signal. The optimal GPR is obtained from an integration or combination of existing simple mean and covariance functions in order to capture the observed trend of the bearing degradation as well the irregularities in the data. The resulting integrated GPR model provides an excellent fit to the data and improves over the simple GPR models that are based on simple mean and covariance functions. In addition, it achieves a low percentage error prediction of the remaining useful life of slow speed bearings. These findings are robust under varying operating conditions such as loading and speed and can be applied to nonlinear and nonstationary machine response signals useful for effective preventive machine maintenance purposes.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volume 84, Part A, 1 February 2017, Pages 485-498
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volume 84, Part A, 1 February 2017, Pages 485-498
نویسندگان
S.A. Aye, P.S. Heyns,