Application of FCEEMD-TSMFDE and adaptive CatBoost in fault diagnosis of complex variable condition bearings

The mode mixing problem and inherent mode function selection bias in Fast Ensemble Empirical Mode Decomposition (FEEMD) result in ineffective extraction of fault components during the denoising stage, the loss of coarse-grained information in Multiscale Fuzzy Dispersion Entropy (MFDE) reduces the st...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Scientific reports Ročník 14; číslo 1; s. 30448 - 30
Hlavní autoři:	Mao, Min, Xu, Bingwei, Sun, Yuhuan, Tan, Kairong, Wang, Yuran, Zhou, Chao, Zhou, Chengjiang, Yang, Jingzong
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	London Nature Publishing Group UK 16.12.2024 Nature Portfolio
Témata:	639/166 639/705 639/766 Complex variable operating condition fault diagnosis Fast ensemble empirical Mode Decomposition Humanities and Social Sciences Maximal information coefficient / Gini Index multidisciplinary Optuna-CatBoost Science Science (multidisciplinary) Time-shift Multiscale fuzzy dispersion Entropy Maximal information coefficient / Gini Index Optuna-CatBoost Complex variable operating condition fault diagnosis Time-shift Multiscale fuzzy dispersion Entropy Fast ensemble empirical Mode Decomposition
ISSN:	2045-2322, 2045-2322
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!