Hierarchical Clustering of Vibrational Features: a Method to Recognize Severity and Types of Rolling Element Bearing’s Faults

Publish Year: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,833

This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ISME16_917

تاریخ نمایه سازی: 20 آبان 1386

Abstract:

In this paper, a method for detection and classification of cyclic bearing faults is introduced. The method uses hierarchical clustering to classify severity of flaws. Also it is examined in classification of flaw’s location. Features are extracted from acceleration signals in three different domains which are time, frequency and timefrequency representations of the signal. Encouraging results indicate the potential of the demonstrated method in condition monitoring and fault diagnosis of rolling element bearings.

Keywords:

Hierarchical clustering , Rolling element bearing condition monitoring , Severity classification , Feature extraction

Authors

Ali Kahirdeh

Mechanical Engineering Department Iran university of Science and Technology

Mir Saeed Safizadeh

Mechanical Engineering Department Iran university of Science and Technology

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • B. Samanta, K.R. Al-Balushi, ، Artificial neural network based fault ...
  • Mechanical Systems and Signal Processing 17 (2) (2003) 317-328. ...
  • R.Q. Li, J. Chen, X. Wu, et al., ،#Fault diagnosis ...
  • N. Tandon, choudhury A.، 0A review of vibration and acoustic ...
  • نمایش کامل مراجع