Bearing fault detection by a novel condition-monitoring scheme based on statistical-time features and neural networks
Visualitza/Obre
ARTICLE (1,614Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/19572
Tipus de documentArticle
Data publicació2013-08
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Bearing degradation is the most common source of
faults in electrical machines. In this context, this work presents a
novel monitoring scheme applied to diagnose bearing faults. Apart
from detecting local defects, i.e., single-point ball and raceway
faults, it takes also into account the detection of distributed defects,
such as roughness. The development of diagnosis methodologies
considering both kinds of bearing faults is, nowadays, subject of
concern in fault diagnosis of electrical machines. First, the method
analyzes the most significant statistical-time features calculated
from vibration signal. Then, it uses a variant of the curvilinear
component analysis, a nonlinear manifold learning technique, for
compression and visualization of the feature behavior. It allows
interpreting the underlying physical phenomenon. This technique
has demonstrated to be a very powerful and promising tool in the
diagnosis area. Finally, a hierarchical neural network structure is
used to perform the classification stage. The effectiveness of this
condition-monitoring scheme has been verified by experimental
results obtained from different operating conditions.
CitacióDelgado, M. [et al.]. Bearing fault detection by a novel condition-monitoring scheme based on statistical-time features and neural networks. "IEEE transactions on industrial electronics", Agost 2013, vol. 30, núm. 8, p. 3398-3407.
ISSN0278-0046
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6307844
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Quesada.pdf | ARTICLE | 1,614Mb | Accés restringit |