TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: "Bearing Fault Detection Using Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Bearing Fault Detection Using Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm | EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2004 3 366-377 2004 Hindawi Publishing Corporation Bearing Fault Detection Using Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm B. Samanta Department of Mechanical and Industrial Engineering College of Engineering Sultan Qaboos University . Box 33 Muscat 123 Sultanate of Oman Email samantab@ Khamis R. Al-Balushi Department of Mechanical and Industrial Engineering College of Engineering Sultan Qaboos University . Box 33 Muscat 123 Sultanate of Oman Email kbalushi@ Saeed A. Al-Araimi Department of Mechanical and Industrial Engineering College of Engineering Sultan Qaboos University . Box 33 Muscat 123 Sultanate of Oman Email alaraimi@ Received 26 August 2002 Revised 22 July 2003 Recommended for Publication by Shigeru Katagiri A study is presented to compare the performance of bearing fault detection using three types of artificial neural networks ANNs namely multilayer perceptron MLP radial basis function RBF network and probabilistic neural network PNN . The time domain vibration signals of a rotating machine with normal and defective bearings are processed for feature extraction. The extracted features from original and preprocessed signals are used as inputs to all three ANN classifiers MLP RBF and PNN for two-class normal or fault recognition. The characteristic parameters like number of nodes in the hidden layer of MLP and the width of RBF in case of RBF and PNN along with the selection of input features are optimized using genetic algorithms GA . For each trial the ANNs are trained with a subset of the experimental data for known machine conditions. The ANNs are tested using the remaining set of data. The procedure is illustrated using the experimental vibration data of a rotating machine with and without bearing faults. The results show the relative effectiveness of three classifiers in detection of the bearing condition. Keywords and phrases condition monitoring genetic .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học