کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6753148 | 1430808 | 2018 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Application of an improved minimum entropy deconvolution method for railway rolling element bearing fault diagnosis
ترجمه فارسی عنوان
استفاده از روش حداقل انپوباری انطباق بهبود یافته برای تشخیص خطا نورد قطار راه آهن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
حداقل انحلال آنتروپی، الگوریتم بهینه سازی ذرات ذرات، تشخیص گسل، راه آهن، غلتک عنصر بلبرینگ،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی عمران و سازه
چکیده انگلیسی
Minimum entropy deconvolution is a widely-used tool in machinery fault diagnosis, because it enhances the impulse component of the signal. The filter coefficients that greatly influence the performance of the minimum entropy deconvolution are calculated by an iterative procedure. This paper proposes an improved deconvolution method for the fault detection of rolling element bearings. The proposed method solves the filter coefficients by the standard particle swarm optimization algorithm, assisted by a generalized spherical coordinate transformation. When optimizing the filters performance for enhancing the impulses in fault diagnosis (namely, faulty rolling element bearings), the proposed method outperformed the classical minimum entropy deconvolution method. The proposed method was validated in simulation and experimental signals from railway bearings. In both simulation and experimental studies, the proposed method delivered better deconvolution performance than the classical minimum entropy deconvolution method, especially in the case of low signal-to-noise ratio.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Sound and Vibration - Volume 425, 7 July 2018, Pages 53-69
Journal: Journal of Sound and Vibration - Volume 425, 7 July 2018, Pages 53-69
نویسندگان
Yao Cheng, Ning Zhou, Weihua Zhang, Zhiwei Wang,