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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Research on Rolling Bearing On-Line Fault Diagnosis Based on Multi-dimensional Feature Extraction

verfasst von : Tianwen Zhang

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In the paper, a novel rolling bearing fault diagnostic method was proposed to fulfill the requirements for effective assessment of different fault types and severities with real-time computational performance. Firstly, multi-dimensional feature extraction is discussed. And secondly, a gray relation algorithm was used to acquire basic belief assignments. Finally, the basic belief assignments were fused through Yager algorithm. The related experimental study has illustrated the proposed method can effectively and efficiently recognize various fault types and severities.

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Metadaten
Titel
Research on Rolling Bearing On-Line Fault Diagnosis Based on Multi-dimensional Feature Extraction
verfasst von
Tianwen Zhang
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-13-6503-4

Electronic ISBN: 978-981-13-6504-1

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-6504-1_116