کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7195403 | 1468218 | 2016 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automatic condition monitoring system for crack detection in rotating machinery
ترجمه فارسی عنوان
سیستم مانیتورینگ وضعیت خودکار برای تشخیص ترک در ماشین آلات دوار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص چرخه شکسته، تبدیل موجک، سیستم های طبقه بندی هوشمند، نظارت بر وضعیت، شبکه عصبی مصنوعی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی مکانیک
چکیده انگلیسی
In this study, the Wavelet Packets transform energy combined with Artificial Neural Networks with Radial Basis Function architecture (RBF-ANN) are applied to vibration signals to detect cracks in a rotating shaft. Data were obtained from a rig where the shaft rotates under its own weight, at steady state at different crack conditions. Nine defect conditions were induced in the shaft (with depths from 4% to 50% of the shaft diameter). The parameters for Wavelet Packets transform and RBF-ANN are selected to optimize its success rates results. Moreover, 'Probability of Detection' curves were calculated showing probabilities of detection close to 100% of the cases tested from the smallest crack size with a 1.77% of false alarms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Reliability Engineering & System Safety - Volume 152, August 2016, Pages 239-247
Journal: Reliability Engineering & System Safety - Volume 152, August 2016, Pages 239-247
نویسندگان
M.J. Gómez, C. Castejón, J.C. GarcÃa-Prada,