تشخيص أعطال المحامل الكروية بواسطة آلة تحويل المويجات ودعم مورليت ومقارنتها مع التحلل بالوضع التجريبي

العنوان تشخيص أعطال المحامل الكروية بواسطة آلة تحويل المويجات ودعم مورليت ومقارنتها مع التحلل بالوضع التجريبي
المؤلف محمد الحيدري
مكان النشر جامعة سمنان - جامعة سمنان
النوع دورية
اللغة العربية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة: مكتبة جامعة سالامانكا
معرف أصل المكتبة ISSN: 2008-4854, EISSN: 2783-2538, DOI: 10.22075/jme.2022.26634.2244
رقم السجل cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_c4b810cae884492d8b0567bb927c2f7e
موقع المكتبة دليل DOAJ للمجلات ذات الوصول المفتوح
ملاحظات في هذه الدراسة، تم إجراء مقارنة بين تحلل الوضع التجريبي، وتحلل الوضع التجريبي للمجموعة، وتحويل المويجات المستمر لمورليت في تشخيص خطأ المحامل. تم استخدام آلة ناقلات دعم مويجات Morlet ذات إستراتيجية واحدة مقابل واحدة والتي تم تحسينها بواسطة خوارزمية جينية لتصنيف الأخطاء. يُقترح معيار اختيار المقياس بناءً على الحد الأقصى للطاقة النسبية لنسبة إنتروبيا Renyi لتحديد مقياس التحلل الأمثل لتحليل المويجات. تم أيضًا إجراء مقارنة بين أداء أجهزة ناقل الدعم المُحسّنة وغير المُحسّنة. تم جمع إشارات الاهتزاز بواسطة جهاز اختبار لخطأ مختلف للمحمل مثل الحالة العادية، والمحمل مع خطأ السباق الداخلي والخارجي، والمحمل مع خطأ كروي وخطأ مجمع. بعد معالجة إشارات الاهتزاز لمكوناتها الترددية، تم استخلاص العديد من الخصائص الإحصائية من كل مكون ترددي كمدخل لآلة ناقل دعم المويجات لتصنيف أخطاء المحامل الكروية. لتقليل الوقت وعملية تشخيص الأخطاء، يتم اختيار مجموعات الميزات المثلى للمعلمات الإحصائية بواسطة طريقة Utans. يتم استخدام طريقة التحقق من صحة K-fold لتقييم المصنف. أظهرت النتائج أن التحويل المويجي المستمر بقاعدة مورليت له دقة أعلى مقارنة بالطرق الأخرى في تصنيف أخطاء المحامل.
عرض في المصدر مكتبة جامعة سالامانكا مكتبة جامعة سالامانكا - محرك بحث المخطوطات العثمانية

إصدارات أخرى

11
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 4690096
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 4691463
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 4866637
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 5213873
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 5301259
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 5302258
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 5302596
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 5303730
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 5304742
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 5334450
Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
رقم السجل: 5391995
مكتبة جامعة سالامانكا - محرك بحث المخطوطات العثمانية مكتبة جامعة سالامانكا

تشخيص أعطال المحامل الكروية بواسطة آلة تحويل المويجات ودعم مورليت ومقارنتها مع التحلل بالوضع التجريبي

المؤلف محمد الحيدري
مكان النشر جامعة سمنان - جامعة سمنان
النوع دورية
اللغة العربية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة مكتبة جامعة سالامانكا
معرف أصل المكتبة ISSN: 2008-4854, EISSN: 2783-2538, DOI: 10.22075/jme.2022.26634.2244
رقم السجل cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_c4b810cae884492d8b0567bb927c2f7e
موقع المكتبة دليل DOAJ للمجلات ذات الوصول المفتوح
ملاحظات في هذه الدراسة، تم إجراء مقارنة بين تحلل الوضع التجريبي، وتحلل الوضع التجريبي للمجموعة، وتحويل المويجات المستمر لمورليت في تشخيص خطأ المحامل. تم استخدام آلة ناقلات دعم مويجات Morlet ذات إستراتيجية واحدة مقابل واحدة والتي تم تحسينها بواسطة خوارزمية جينية لتصنيف الأخطاء. يُقترح معيار اختيار المقياس بناءً على الحد الأقصى للطاقة النسبية لنسبة إنتروبيا Renyi لتحديد مقياس التحلل الأمثل لتحليل المويجات. تم أيضًا إجراء مقارنة بين أداء أجهزة ناقل الدعم المُحسّنة وغير المُحسّنة. تم جمع إشارات الاهتزاز بواسطة جهاز اختبار لخطأ مختلف للمحمل مثل الحالة العادية، والمحمل مع خطأ السباق الداخلي والخارجي، والمحمل مع خطأ كروي وخطأ مجمع. بعد معالجة إشارات الاهتزاز لمكوناتها الترددية، تم استخلاص العديد من الخصائص الإحصائية من كل مكون ترددي كمدخل لآلة ناقل دعم المويجات لتصنيف أخطاء المحامل الكروية. لتقليل الوقت وعملية تشخيص الأخطاء، يتم اختيار مجموعات الميزات المثلى للمعلمات الإحصائية بواسطة طريقة Utans. يتم استخدام طريقة التحقق من صحة K-fold لتقييم المصنف. أظهرت النتائج أن التحويل المويجي المستمر بقاعدة مورليت له دقة أعلى مقارنة بالطرق الأخرى في تصنيف أخطاء المحامل.
مكتبة جامعة سالامانكا - محرك بحث المخطوطات العثمانية
مكتبة جامعة سالامانكا يتم إعادة توجيهك...

يرجى الانتظار