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Fei, Cheng-Wei, Yat-Sze Choy, Guang-Chen Bai et Wen-Zhong Tang. « Multi-feature entropy distance approach with vibration and acoustic emission signals for process feature recognition of rolling element bearing faults ». Structural Health Monitoring 17, no 2 (24 janvier 2017) : 156–68. http://dx.doi.org/10.1177/1475921716687167.
Texte intégralKaryatanti, Iradiratu, Firsyaldo Purnomo, Ananda Noersena, Rafli Zulkifli, Nuddin Harahab, Ratno Wibowo, Agus Budiarto et Ardik Wijayanto. « Sound analysis to diagnosis inner race bearing damage on induction motors using fast fourier transform ». Serbian Journal of Electrical Engineering 20, no 1 (2023) : 33–47. http://dx.doi.org/10.2298/sjee2301033k.
Texte intégralWang, Hongchao. « Fault diagnosis of rolling element bearing compound faults based on sparse no-negative matrix factorization-support vector data description ». Journal of Vibration and Control 24, no 2 (10 mars 2016) : 272–82. http://dx.doi.org/10.1177/1077546316637979.
Texte intégralManjunatha, G., et H. C. Chittappa. « Bearing Fault Classification using Empirical Mode Decomposition and Machine Learning Approach ». Journal of Mines, Metals and Fuels 70, no 4 (20 juin 2022) : 214. http://dx.doi.org/10.18311/jmmf/2022/30060.
Texte intégralSun, J., Gang Yu et Chang Ning Li. « Bearing Fault Diagnosis Using Gaussian Mixture Models (GMMs) ». Applied Mechanics and Materials 10-12 (décembre 2007) : 553–57. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.10-12.553.
Texte intégralChen, Xiaohui, Lei Xiao, Xinghui Zhang et Zhenxiang Liu. « A heterogeneous fault diagnosis method for bearings in gearbox ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C : Journal of Mechanical Engineering Science 229, no 8 (27 juillet 2014) : 1491–99. http://dx.doi.org/10.1177/0954406214544727.
Texte intégralShi, Yuan Cheng, Yong Ying Jiang, Hai Feng Gao et Jia Wei Xiang. « A Modified EEMD Decomposition for the Detection of Rolling Bearing Faults ». Applied Mechanics and Materials 548-549 (avril 2014) : 369–73. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.548-549.369.
Texte intégralTian, Jing, Yan-Ting Ai, Cheng-Wei Fei, Feng-Ling Zhang et Yat-Sze Choy. « Dynamic modeling and simulation of inter-shaft bearings with localized defects excited by time-varying displacement ». Journal of Vibration and Control 25, no 8 (29 janvier 2019) : 1436–46. http://dx.doi.org/10.1177/1077546318824927.
Texte intégralDu, Jianxi, Lingli Cui, Jianyu Zhang, Jin Li et Jinfeng Huang. « The Method of Quantitative Trend Diagnosis of Rolling Bearing Fault Based on Protrugram and Lempel–Ziv ». Shock and Vibration 2018 (1 novembre 2018) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4303109.
Texte intégralJamil, Mohd Atif, et Sidra Khanam. « Fault Classification of Rolling Element Bearing in Machine Learning Domain ». International Journal of Acoustics and Vibration 27, no 2 (30 juin 2022) : 77–90. http://dx.doi.org/10.20855/ijav.2022.27.21829.
Texte intégralLiu, Jing, Yimin Shao et Xiaomeng Qin. « Dynamic simulation for a tapered roller bearing considering a localized surface fault on the rib of the inner race ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part K : Journal of Multi-body Dynamics 231, no 4 (22 février 2017) : 670–83. http://dx.doi.org/10.1177/1464419317695171.
Texte intégralGe, Mingtao, Jie Wang, Yicun Xu, Fangfang Zhang, Ke Bai et Xiangyang Ren. « Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on EWT Sub-Modal Hypothesis Test and Ambiguity Correlation Classification ». Symmetry 10, no 12 (7 décembre 2018) : 730. http://dx.doi.org/10.3390/sym10120730.
Texte intégralShen, Changqing, Qingbo He, Fanrang Kong et Peter W. Tse. « A fast and adaptive varying-scale morphological analysis method for rolling element bearing fault diagnosis ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C : Journal of Mechanical Engineering Science 227, no 6 (25 septembre 2012) : 1362–70. http://dx.doi.org/10.1177/0954406212460628.
Texte intégralTang, Guiji, Bin Pang, Tian Tian et Chong Zhou. « Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on Improved Fast Spectral Correlation and Optimized Random Forest ». Applied Sciences 8, no 10 (10 octobre 2018) : 1859. http://dx.doi.org/10.3390/app8101859.
Texte intégralZhang, Junhong, Xin Lu, Jiewei Lin, Liang Ma et Jun Wang. « Dynamic Analysis of a Rotor-Bearing-SFD System with the Bearing Inner Race Defect ». Shock and Vibration 2017 (2017) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2017/2489376.
Texte intégralKumar, Prashant, Prince Kumar, Ananda Shankar Hati et Heung Soo Kim. « Deep Transfer Learning Framework for Bearing Fault Detection in Motors ». Mathematics 10, no 24 (9 décembre 2022) : 4683. http://dx.doi.org/10.3390/math10244683.
Texte intégralAlShalalfeh, Ashraf, et Laith Shalalfeh. « Bearing Fault Diagnosis Approach under Data Quality Issues ». Applied Sciences 11, no 7 (6 avril 2021) : 3289. http://dx.doi.org/10.3390/app11073289.
Texte intégralStack, J. R., T. G. Habetler et R. G. Harley. « Fault-signature modeling and detection of inner-race bearing faults ». IEEE Transactions on Industry Applications 42, no 1 (janvier 2006) : 61–68. http://dx.doi.org/10.1109/tia.2005.861365.
Texte intégralAnbu, Thangavelu et Ashok. « Fuzzy C-Means Based Clustering and Rule Formation Approach for Classification of Bearing Faults Using Discrete Wavelet Transform ». Computation 7, no 4 (23 septembre 2019) : 54. http://dx.doi.org/10.3390/computation7040054.
Texte intégralGu, Xiaohui, Shaopu Yang, Yongqiang Liu, Feiyue Deng et Bin Ren. « Compound faults detection of the rolling element bearing based on the optimal complex Morlet wavelet filter ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C : Journal of Mechanical Engineering Science 232, no 10 (22 mai 2017) : 1786–801. http://dx.doi.org/10.1177/0954406217710673.
Texte intégralBi, Guo, Jin Chen, Jun He, Fuchang Zhou et Gui Cai Zhang. « Application of Degree of Cyclostationarity in Rolling Element Bearing Diagnosis ». Key Engineering Materials 293-294 (septembre 2005) : 347–54. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.293-294.347.
Texte intégralTian, Jing, Yanting Ai, Chengwei Fei, Ming Zhao, Fengling Zhang et Zhi Wang. « Fault Diagnosis of Intershaft Bearings Using Fusion Information Exergy Distance Method ». Shock and Vibration 2018 (29 août 2018) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2018/7546128.
Texte intégralGong, Tingkai, Xiaohui Yuan, Xu Wang, Yanbin Yuan et Binqiao Zhang. « Fault diagnosis for rolling element bearing using variational mode decomposition and l1 trend filtering ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O : Journal of Risk and Reliability 234, no 1 (11 septembre 2019) : 116–28. http://dx.doi.org/10.1177/1748006x19869114.
Texte intégralChen, Zhaowen, Ning Gao, Wei Sun, Qiong Chen, Fengying Yan, Xinyu Zhang, Maria Iftikhar, Shiwei Liu et Zhongqi Ren. « A Signal Based Triangular Structuring Element for Mathematical Morphological Analysis and Its Application in Rolling Element Bearing Fault Diagnosis ». Shock and Vibration 2014 (2014) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2014/590875.
Texte intégralLuo, Wei, Changfeng Yan, Junbao Yang, Yaofeng Liu et Lixiao Wu. « Vibration response of defect-ball-defect of rolling bearing with compound defects on both inner and outer races ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1207, no 1 (1 novembre 2021) : 012006. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1207/1/012006.
Texte intégralAo, HungLinh, Junsheng Cheng, Kenli Li et Tung Khac Truong. « A Roller Bearing Fault Diagnosis Method Based on LCD Energy Entropy and ACROA-SVM ». Shock and Vibration 2014 (2014) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2014/825825.
Texte intégralWang, Dong Yun, Wen Zhi Zhang, Wei Ping Lu et J. W. Du. « Application of Wavelet Packet Transform for Detection of Ball Bearing Race Fault ». Materials Science Forum 626-627 (août 2009) : 511–16. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/msf.626-627.511.
Texte intégralMohammed, Jawad, et Jaber Abdulhady. « Rolling bearing fault detection based on vibration signal analysis and cumulative sum control chart ». FME Transactions 49, no 3 (2021) : 684–95. http://dx.doi.org/10.5937/fme2103684m.
Texte intégralUsgame Sandoval, Hector M., Camilo A. Pedraza Ramírez et Jabid Quiroga. « Acoustic emission-based early fault detection in tapered roller bearings ». Ingeniería e Investigación 33, no 3 (1 septembre 2013) : 5–10. http://dx.doi.org/10.15446/ing.investig.v33n3.41032.
Texte intégralTyagi, Sunil, et S. K. Panigrahi. « An improved envelope detection method using particle swarm optimisation for rolling element bearing fault diagnosis ». Journal of Computational Design and Engineering 4, no 4 (22 mai 2017) : 305–17. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcde.2017.05.002.
Texte intégralGuo, Yu Jie, Jing Yu Liu, Jie Li, Zhan Hui Liu et Wen Tao Zhang. « A Method for Improving Envelope Spectrum Symptom of Fault Rolling Bearing Based on the Auto-Correlation Acceleration Signal ». Applied Mechanics and Materials 275-277 (janvier 2013) : 856–64. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.275-277.856.
Texte intégralDu, Wenliao, Zhiyang Wang, Xiaoyun Gong, Liangwen Wang et Guofu Luo. « Optimum IMFs Selection Based Envelope Analysis of Bearing Fault Diagnosis in Plunger Pump ». Shock and Vibration 2016 (2016) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2016/1248626.
Texte intégralBuzzoni, Marco, Elia Soave, Gianluca D’Elia, Emiliano Mucchi et Giorgio Dalpiaz. « Development of an Indicator for the Assessment of Damage Level in Rolling Element Bearings Based on Blind Deconvolution Methods ». Shock and Vibration 2018 (16 décembre 2018) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/5384358.
Texte intégralAn, Xueli, et Luoping Pan. « Wind turbine bearing fault diagnosis based on adaptive local iterative filtering and approximate entropy ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C : Journal of Mechanical Engineering Science 231, no 17 (4 avril 2016) : 3228–37. http://dx.doi.org/10.1177/0954406216642478.
Texte intégralJiang, Fan, Zhencai Zhu, Wei Li, Bo Wu, Zhe Tong et Mingquan Qiu. « Feature Extraction Strategy with Improved Permutation Entropy and Its Application in Fault Diagnosis of Bearings ». Shock and Vibration 2018 (4 septembre 2018) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1063645.
Texte intégralIrfan, Muhammad, Faisal Althobiani, Abdullah Saeed Alwadie, Maryam Zaffar, Ali Abbass, Adam Glowacz, Saleh Mohammed Ghonaim et al. « Condition monitoring of water pump bearings using ensemble classifier ». Advances in Mechanical Engineering 14, no 3 (mars 2022) : 168781322210891. http://dx.doi.org/10.1177/16878132221089170.
Texte intégralLi, Meijiao, Huaqing Wang, Gang Tang, Hongfang Yuan et Yang Yang. « An Improved Method Based on CEEMD for Fault Diagnosis of Rolling Bearing ». Advances in Mechanical Engineering 6 (1 janvier 2014) : 676205. http://dx.doi.org/10.1155/2014/676205.
Texte intégralAn, Xueli, et Yongjun Tang. « Application of variational mode decomposition energy distribution to bearing fault diagnosis in a wind turbine ». Transactions of the Institute of Measurement and Control 39, no 7 (2 février 2016) : 1000–1006. http://dx.doi.org/10.1177/0142331215626247.
Texte intégralLi, Hui. « Local Mean Decomposition Based Bearing Fault Detection ». Advanced Materials Research 490-495 (mars 2012) : 360–64. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.490-495.360.
Texte intégralSaha, Dip Kumar, Md Emdadul Hoque et Hamed Badihi. « Development of Intelligent Fault Diagnosis Technique of Rotary Machine Element Bearing : A Machine Learning Approach ». Sensors 22, no 3 (29 janvier 2022) : 1073. http://dx.doi.org/10.3390/s22031073.
Texte intégralKe, Wei, Yong Xiang Zhang et Lin Li. « Cyclic Spectrum Analysis on Rolling-Element Bearing with Inner-Race Point Defect ». Advanced Materials Research 291-294 (juillet 2011) : 1469–73. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.291-294.1469.
Texte intégralHamadache, Moussa, Dongik Lee, Emiliano Mucchi et Giorgio Dalpiaz. « Vibration-Based Bearing Fault Detection and Diagnosis via Image Recognition Technique Under Constant and Variable Speed Conditions ». Applied Sciences 8, no 8 (17 août 2018) : 1392. http://dx.doi.org/10.3390/app8081392.
Texte intégralCui, Du, Yang, Xu et Song. « Compound Faults Feature Extraction for Rolling Bearings Based on Parallel Dual-Q-Factors and the Improved Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution ». Applied Sciences 9, no 8 (23 avril 2019) : 1681. http://dx.doi.org/10.3390/app9081681.
Texte intégralEl Morsy, Mohamed, et Gabriela Achtenova. « DETERMINATION OF ROLLER BEARING INNER RACE DEFECT BASED ON VIBRATION SIGNAL ». Volume 24, No 3, September 2019 24, no 3 (septembre 2019) : 467–75. http://dx.doi.org/10.20855/ijav.2019.24.31291.
Texte intégralChen, Lihai, Ao Tan, Lixiu Yang, Xiaoxu Pang et Ming Qiu. « Defect Size Evaluation of Cylindrical Roller Bearings with Compound Faults on the Inner and Outer Races ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (21 septembre 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6070822.
Texte intégralYuan, Xiaoqing, Naqash Azeem, Azka Khalid et Jahanzeb Jabbar. « Vibration Energy at Damage-Based Statistical Approach to Detect Multiple Damages in Roller Bearings ». Applied Sciences 12, no 17 (26 août 2022) : 8541. http://dx.doi.org/10.3390/app12178541.
Texte intégralGelman, Len, et Gabrijel Persin. « Novel Fault Diagnosis of Bearings and Gearboxes Based on Simultaneous Processing of Spectral Kurtoses ». Applied Sciences 12, no 19 (4 octobre 2022) : 9970. http://dx.doi.org/10.3390/app12199970.
Texte intégralFeng, Zhi Peng, Jin Zhang, Ru Jiang Hao, Fu Lei Chu et Xue Jun Li. « Time-Wavelet Energy Spectral Analysis for Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings ». Applied Mechanics and Materials 34-35 (octobre 2010) : 655–60. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.34-35.655.
Texte intégralSuthar, Venish, Vinay Vakharia, Vivek K. Patel et Milind Shah. « Detection of Compound Faults in Ball Bearings Using Multiscale-SinGAN, Heat Transfer Search Optimization, and Extreme Learning Machine ». Machines 11, no 1 (26 décembre 2022) : 29. http://dx.doi.org/10.3390/machines11010029.
Texte intégralJie, Bian, Chang Qing Huo et Jing Jing Yu. « Fault Feature Detection of Rolling Bearing Based on LMD and Third-Order Cumulant Diagonal Slice Spectrum ». Applied Mechanics and Materials 851 (août 2016) : 333–39. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.851.333.
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