Vibration analysis based feature extraction for bearing fault detection

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Titre du compte renduApplied sciences and engineering: modern topics in manufacturing and designing: selected, peer reviewed papers from the International conference on mechanical science and engineering (ICMSE 2012)
Titre de collectionApplied Mechanics and Materials; Volume 197
ConférenceInternational Conference on Mechanical Science and Engineering, ICMSE 2012, July 20-22 2012, Beijing, China
Pages124128; nbre. de pages : 5
SujetBearing fault detection; Bearing fault signature; Catastrophic failures; Health condition; Nonstationary; Performance degradation; Research efforts; Rolling Element Bearing; Rotary machine; Bearings (structural); Condition monitoring; Fault detection; Rotating machinery; Signal processing; Vibration analysis; Feature extraction
RésuméRolling element bearings are widely used in various rotary machines. Most rotary machine failures are attributed to unexpected bearing faults. Accordingly, reliable bearing fault detection is critically needed in industries to prevent these machines' performance degradation, malfunction, or even catastrophic failures. Feature extraction plays an important role in bearing fault detection and significant research efforts have thus far been devoted to this subject from both academia and industry. This paper intends to provide a brief review of the recent developments in feature extraction for bearing fault detection, and the focus will be placed on the advances in methods for dealing with the nonstationary characteristics of bearing fault signatures. © (2012) Trans Tech Publications, Switzerland.
Date de publication
AffiliationTechnologies de l'information et des communications; Conseil national de recherches Canada
Publications évaluées par des pairsOui
Numéro NPARC21270040
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Identificateur de l’enregistrementf121dc26-853b-4076-9c19-aac5f434ae1f
Enregistrement créé2013-12-16
Enregistrement modifié2016-05-09
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