تشخيص أعطال المحامل الكروية بواسطة آلة تحويل المويجات ودعم مورليت ومقارنتها مع التحلل بالوضع التجريبي
(Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition)

العنوان تشخيص أعطال المحامل الكروية بواسطة آلة تحويل المويجات ودعم مورليت ومقارنتها مع التحلل بالوضع التجريبي
العنوان الأصلي Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition
المؤلف محمد الحيدري
تاريخ النشر: 1402
مكان النشر جامعة سمنان - جامعة سمنان
الموضوع تحليل الوضع التجريبي، الخوارزمية الجينية، آلة ناقلات دعم المويجات، تحويل المويجات
النوع دورية
اللغة العربية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة: جامعة جيرونا
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 متاح على الانترنت
التاريخ 1402
نص عينة 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 المويجات Morlet مع 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 جامعة جيرونا جامعة جيرونا - 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: 5292155
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: 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
جامعة جيرونا - محرك بحث المخطوطات العثمانية جامعة جيرونا

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

(Fault Diagnosis of Ball Bearings by Wavelet Transform and Morlet Support Vector Machine and Comparison them with Empirical Mode Decomposition)
المؤلف محمد الحيدري
تاريخ النشر 1402
مكان النشر جامعة سمنان - جامعة سمنان
الموضوع تحليل الوضع التجريبي، الخوارزمية الجينية، آلة ناقلات دعم المويجات، تحويل المويجات
النوع دورية
اللغة العربية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة جامعة جيرونا
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 متاح على الانترنت
التاريخ 1402
نص عينة 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 المويجات Morlet مع 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.
جامعة جيرونا - محرك بحث المخطوطات العثمانية
جامعة جيرونا يتم إعادة توجيهك...

يرجى الانتظار