Abstract: M. He, W. Guo, D. Zhong (2019)

Bearing is an important component in rotating machinery, and their failure will affect the operation of the machine and even cause losses. Data-driven fault diagnosis methods for vibration-based analyses in bearings are studied widely. However, the success of fault classification is based on sophisticated and complete training data. In this paper, an intelligent classification method based on statistical analysis and recursive quantitative analysis (RQA) is designed, which is trained and tested by different data sets containing artificial or real damage. In addition, the use of statistical indexes and/or RQA indexes are also compared by calculating its classification accuracy. Two classification structures, i.e. a multi-class SVM classifier and a multi-level two-class SVM classifier, are also compared. Through experimental comparison and analyses, the combination of statistical indexes and RQA indexes is useful for improving the classification accuracy, and the knowledge obtained by sample training can be applied to bearing fault diagnosis from other source data.

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An Intelligent Classification Model based on Statistical and Recursive Quantitative Analyses for Bearing Transfer Diagnosis