Yazar
Muhammed Heidari
Basım Tarihi
1402-01
Konu
ampirik mod ayrıştırması, genetik algoritma, dalgacık destek vektör makinesi, dalgacık dönüşümü
Tür
Süreli Yayın
Dil
Farsça
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Toronto Üniversitesi
Demirbaş Numarası
ISSN: 2008-4854, EISSN: 2783-2538, DOI: 10.22075/jme.2022.26634.2244
Kayıt Numarası
cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_c4b810cae884492d8b0567bb927c2f7e
Lokasyon
DOAJ Açık Erişim Dergiler Dizini
Tarih
1402-01
Notlar
Bu çalışmada rulmanların arıza teşhisinde ampirik mod ayrıştırması, topluluk ampirik mod ayrıştırması ve Morlet sürekli dalgacık dönüşümü arasında bir karşılaştırma yapılmıştır. Arıza sınıflandırması için genetik algoritma ile optimize edilmiş bire bir stratejiye sahip bir Morlet dalgacık destek vektör makinesi kullanıldı. Dalgacık analizi için optimal ayrıştırma ölçeğini belirlemek amacıyla maksimum bağıl enerjinin Renyi entropi oranına dayalı bir ölçek seçim kriteri önerilmiştir. Ayrıca optimize edilmiş ve optimize edilmemiş destek vektör makinelerinin performansları arasında bir karşılaştırma da yapılmıştır. Normal durum, iç ve dış bilezik arızalı rulman ve bilye arızalı ve kombine arızalı rulman gibi farklı rulman arızaları için titreşim sinyalleri bir test donanımı tarafından toplandı. Titreşim sinyallerinin frekans bileşenleri işlendikten sonra, bilyalı rulmanların arıza sınıflandırması için dalgacık destek vektör makinesinin girdisi olarak her frekans bileşeninden çeşitli istatistiksel özellikler çıkarıldı. Arıza teşhisi süresini ve sürecini azaltmak için istatistiksel parametrelerin optimum özellik setleri Utans yöntemiyle seçilir. Sınıflandırıcının değerlendirilmesinde K-katlı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Sonuçlar, yatakların hata sınıflandırmasında Morlet tabanlı sürekli dalgacık dönüşümünün diğer yöntemlere göre daha yüksek doğruluğa sahip olduğunu göstermektedir.
Erişim bilgileri
Access content in Directory of Open Access Journals, Available Online
