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Evaluation of Effectiveness of Wavelet Based Denoising Schemes Using ANN and SVM for Bearing Condition Classification

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Autor
Año de publicación 2012
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: La eliminación de ruido basada en wavelets ha demostrado su capacidad para eliminar el ruido de las señales de vibración de los rodamientos mejorando la relación señal-ruido (SNR) y reduciendo el error medio-cuadrado (RMSE). En este trabajo se han evaluado siete esquemas de denoising basados en wavelets en función del rendimiento de la Red Neural Artificial (RNA) y la Máquina de Vectores de Apoyo (SVM), para la clasificación del estado de los rodamientos. El trabajo consta de dos partes, la primera en la que una señal sintética que simula la señal de vibración del rodamiento defectuoso con ruido gaussiano fue sometida a estos esquemas de denoising. Se identificó el mejor esquema basado en la SNR y el RMSE. En la segunda parte, las señales de vibración recogidas en un banco de pruebas de rodamientos (REB) personalizado para cuatro condiciones de rodamiento se sometieron a estos esquemas de eliminación de ruido. Se extrajeron varias características en el dominio del tiempo y de la frecuencia de las señales desnaturalizadas, de las cuales se seleccionaron algunas características sensibles utilizando el criterio de Fisher (FC). Las características extraídas se utilizaron para entrenar y probar la RNA y la SVM. El mejor esquema de eliminación de ruido identificado, basado en las prestaciones de clasificación de la RNA y la SVM, resultó ser el mismo que el obtenido utilizando la señal sintética.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi Publishing Corporation, "Evaluation of Effectiveness of Wavelet Based Denoising Schemes Using ANN and SVM for Bearing Condition Classification", -:Revista VirtualPRO,, 2012. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3878699/), el día 2025-07-26.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2012

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