A statistical parameters and artificial neural networks application for rolling element bearing fault diagnosis using wavelet transform preprocessing

机译：统计参数和人工神经网络在小波变换预处理滚动轴承故障诊断中的应用

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Vibration monitoring and analysis is a powerful and recommended tool for preventive maintenance and early detection of impending failures in rotary machine. The demand for cost efficient, reliable and safe rotating machinery requires accurate fault diagnosis, classification and prognosis systems. This work presents a study to explore the performances of bearing fault diagnosis by using wavelet neural network classifier. The features vector required for the training and testing of neural network are calculated by the implementation of a wavelet packet. The statistical features such as standard deviation, kurtosis, central moment, wavelet energy and other statistical parameters of vibration signals was run in its normal condition and abnormal operating mode were used as input to ANN classifier. The results show that the statistical parameters identified the fault categories of rolling element bearing accurately and has a good diagnosis performance.

机译：振动监测和分析是功能强大的推荐工具，可用于预防性维护和及早发现旋转机械中即将发生的故障。对经济高效，可靠和安全的旋转机械的需求需要精确的故障诊断，分类和预后系统。这项工作提出了一项研究，以探索使用小波神经网络分类器的轴承故障诊断的性能。通过小波包的实现来计算训练和测试神经网络所需的特征向量。标准偏差，峰度，中心矩，小波能量等振动信号的统计参数在正常条件下运行，异常工作模式作为ANN分类器的输入。结果表明，统计参数能够准确识别滚动轴承的故障类别，具有良好的诊断性能。

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来源
《2017 5th International Conference on Electrical Engineering - Boumerdes》|2017年|1-6|共6页
会议地点 Boumerdes(DZ)
作者
Karim Baiche; Lachouri Abderrazak;
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作者单位

Automatic Laboratory, University of Mhamed Bougara-Boumerdes Boumerdes, Algeria;

Automatic Laboratory University of August 20th 1955, Skikda Skikda, Algeria;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Vibrations; Feature extraction; Rolling bearings; Fault diagnosis; Wavelet analysis; Wavelet transforms; Entropy;

机译：振动;特征提取;滚动轴承;故障诊断;小波分析;小波变换;熵;;

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