Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "continuous wavelet transform" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Radial internal clearance analysis in ball bearings
Autorzy:
Ambrożkiewicz, Bartłomiej
Syta, Arkadiusz
Meier, Nicolas
Litak, Grzegorz
Georgiadis, Anthimos
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841795.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
ball bearings
radial internal clearance
statistical analysis
recurrence
fast fourier transform
continuous wavelet transform
Opis:
Radial internal clearance (RIC) is one of the most important parameters influencing on rolling bearing exploitation in mechanical systems. Lifetime of rotary machines strongly depends on a condition of applied rolling elements, thus a study on applied clearance is very important in terms of maintenance and reliability. This paper proposes, a novel approach of studying RIC, based on a nonlinear dynamics method called recurrences. The results are confronted with standard analyses, i.e. statistical condition indicators, Fast Fourier Transform and Continuous Wavelet Transform. The application of the mentioned methods allowed us to find the optimal radial clearance for operating bearings. To ensure precise measurements of the clearance, an automated setup for RIC measurements is applied and next mounted in a plummer block and tested to finally measure vibration acceleration. The proposed methods are useful for a condition monitoring and lifetime prediction of bearings or bearing-based systems in which a proper value of radial clearance is crucial.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 1; 42-54
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Intelligent fault diagnosis of rolling bearings based on continuous wavelet transform-multiscale feature fusion and improved channel attention mechanism
Autorzy:
Zhang, Jiqiang
Kong, Xiangwei
Cheng, Liu
Qi, Haochen
Yu, Mingzhu
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200817.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
deep learning
continuous wavelet transform
improved channel attention mechanism
multi-conditions
convolutional neural network
Opis:
Accurate fault diagnosis is critical to operating rotating machinery safely and efficiently. Traditional fault information description methods rely on experts to extract statistical features, which inevitably leads to the problem of information loss. As a result, this paper proposes an intelligent fault diagnosis of rolling bearings based on a continuous wavelet transform(CWT)-multiscale feature fusion and an improved channel attention mechanism. Different from traditional CNNs, CWT can convert the 1-D signals into 2-D images, and extract the wavelet power spectrum, which is conducive to model recognition. In this case, the multiscale feature fusion was implemented by the parallel 2-D convolutional neural networks to accomplish deeper feature fusion. Meanwhile, the channel attention mechanism is improved by converting from compressed to extended ways in the excitation block to better obtain the evaluation score of the channel. The proposed model has been validated using two bearing datasets, and the results show that it has excellent accuracy compared to existing methods.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 1; art. no. 16
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies