Zobrazeno 1 - 10
of 311
pro vyhledávání: '"gear fault diagnosis"'
Publikováno v:
Gong-kuang zidonghua, Vol 50, Iss 6, Pp 142-149 (2024)
The health status of the planetary gears in the cutting section of shearer's rocker arm directly affects the cutting efficiency. The strong noise interference caused by multiple impacts during the cutting of coal and rock by the shearer, the complex
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/07cd6e6488d74ddb92da8af338aec603
Autor:
Zhiming CUI
Publikováno v:
Meikuang Anquan, Vol 55, Iss 4, Pp 231-235 (2024)
This article analyzed the failure and wear forms of coal mining machine gears, and designed an online oil monitoring device based on ferrography technology; based on the current situation of fault diagnosis in coal mine electromechanical equipment, t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/eb0ee51ed8904049a6d4b1e433ccc676
Autor:
Michał Batsch, Bartłomiej Kiczek
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 14, Iss 12, p 5282 (2024)
This paper presents a method of pitting failure detection in toothed gears based on the reconstruction of the gear case vibrational signal. The effectiveness of the proposed method was tested in an experiment on a power circulation test stand. The au
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3635c453077d47358d29fe5da1c4f208
Publikováno v:
Jixie chuandong, Vol 47, Pp 134-142 (2023)
Aiming at the problem of insufficient gear fault samples, a fault diagnosis method of transfer learning based on Hilbert-Huang spectrum and pre-trained VGG16 model is proposed. Firstly, the intrinsic mode function (IMF) is obtained by Empirical Mode
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4b23e8951fd1481c989a57dc3ac84f01
Publikováno v:
Lubricants, Vol 12, Iss 1, p 10 (2023)
To improve the accuracy of gear fault diagnosis and overcome the low diagnostic accuracy of the model caused by manual parameter selection, a combined diagnostic model based on time-frequency fusion features is combined with the improved global searc
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ad48727bc814417d83396014834a7486
Publikováno v:
Jixie chuandong, Vol 46, Pp 160-166 (2022)
The intelligent gear recognition method based on convolutional neural network can effectively identify the gear fault， but the convolutional neural network needs a lot of labeled training data， which limits the application of convolutional neural
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/209fed3e3ea240dca495ffca91c6870e
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Chinese Journal of Mechanical Engineering, Vol 34, Iss 1, Pp 1-13 (2021)
Abstract Gear fault diagnosis technologies have received rapid development and been effectively implemented in many engineering applications. However, the various working conditions would degrade the diagnostic performance and make gear fault diagnos
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a384a159a0694d538753dd18888997c8