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doi:10.22028/D291-37191
Titel: | Data and computation efficient model-based fault detection for rolling element bearings using numerical differentiation |
VerfasserIn: | Othmane, Amine Rudolph, Joachim |
Sprache: | Englisch |
Titel: | 5th Conference on Control and Fault Tolerant Systems : September 29th-October 1st, 2021, Congress Center, St-Raphaël, France |
Startseite: | 163 |
Endseite: | 168 |
Verlag/Plattform: | IEEE |
Erscheinungsjahr: | 2021 |
Erscheinungsort: | Piscataway |
Konferenzort: | Saint-Raphael, France |
Freie Schlagwörter: | Vibrations Fault diagnosis Fault tolerance Computational modeling Fault detection Fault tolerant systems Force |
DDC-Sachgruppe: | 600 Technik |
Dokumenttyp: | Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag) |
Abstract: | A novel model-based approach for online condition monitoring of rolling element bearings based on efficient and robust numerical differentiation is proposed. The physical parameters may be identified using fault-free data. The main idea for fault detection is the design of signals, called residuals, sensitive only to faults using a simplified model of the bearing vibrations. These residuals are proportional to the force stemming from the faults and are easy to compute and implement. An approach for the design of a failure detection threshold is provided. This threshold can be designed to meet a desired probability of false alarms. The method is validated using four experimental data sets stemming from different research centers. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1109/SysTol52990.2021.9595974 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9595974 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-371914 hdl:20.500.11880/33735 http://dx.doi.org/10.22028/D291-37191 |
ISBN: | 978-1-6654-3159-0 |
Datum des Eintrags: | 13-Sep-2022 |
Fakultät: | NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
Fachrichtung: | NT - Systems Engineering |
Professur: | NT - Prof. Dr. Joachim Rudolph |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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