Abstract: S. Hou, L. Li, R. Bo, W. Wang, T. Wang (2011)

Proceedings of the International Conference on System Science, Engineering Design and Manufacturing Informatization (ICSEM 2011), 43–46p. (2011) DOI:10.1109/ICSSEM.2011.6081324

Feature generation using recurrence quantification analysis with application to fault classification

In this paper, a RQA-based approach is developed for feature generation from raw vibration data recorded from a rotating machine with five different conditions. The created features are then used as the inputs to a classifier for the identification of six bearing conditions. Experimental results demonstrate the ability of RQA to discover automatically the different bearing conditions using features expressed in the form of recurrence quantification measures. Furthermore, using RQA extracted features and traditional features with artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM) have been obtained. This RQA-based approach is used for bearing fault classification for the first time and exhibits superior performance over other traditional methods.

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Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

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