ISSN 1507-2711
JOURNAL DOI: dx.doi.org/10.17531/ein
Our IF is 1.806
JCR Journal Profile


Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies  Wydawca(Publisher):Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne (Warszawa) - Polish Maintenance Society (Warsaw)   Patronat Naukowy(Scientific supervision): Polska Akademia Nauk o/Lublin  - Polish Akademy of Sciences Branch in Lublin  Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies

 


Wydawca:
Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne (Warszawa)

Patronat Naukowy:
Polska Akademia Nauk Oddział w Lublinie

Członek:
Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych


UWAGA:

Poprawne cytowanie publikacji ukazujących się w naszym Kwartalniku ze względu na wymogi baz bibliograficznych powinno zawierać pełną dwujęzyczną nazwę bez polskich znaków diakrytycznych, tj.: Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability


 

Zgłoszenie On-LINE

 




 

Impact Factor

Impact Factor

SCImago Journal & Country Rank


Lista czasopism punktowanych MNiSzW 2019:

100 punktów w dyscyplinach:
- architektura i urbanistyka
- automatyka, elektronika i elektrotechnika
- inżynieria biomedyczna
- inżynieria lądowa i transport
- inżynieria materiałowa
- inżynieria mechaniczna
- inżynieria środowiska, górnictwo
i energetyka
- nauki o zarządzaniu i jakości


MOST CITED

Update: 2019-11-17

1. ON APPROACHES FOR NON-DIRECT DETERMINATION OF SYSTEM DETERIORATION
By: Valis, David; Koucky, Miroslav; Zak, Libor

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 1   Pages: 33-41   Published: 2012

Times Cited: 51
2. COMPUTER-AIDED MAINTENANCE AND RELIABILITY MANAGEMENT SYSTEMS FOR CONVEYOR BELTS
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 3   Pages: 377-382   Published: 2014

Times Cited: 48
3. A NEW FAULT TREE ANALYSIS METHOD: FUZZY DYNAMIC FAULT TREE ANALYSIS
By: Li, Yan-Feng; Huang, Hong-Zhong; Liu, Yu; et al.

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 3 Pages: 208-214 Published: 2012

Times Cited: 43
4. PREDICTING THE TOOL LIFE IN THE DRY MACHINING OF DUPLEX STAINLESS STEEL
By: Krolczyk, Grzegorz; Gajek, Maksymilian; Legutko, Stanislaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 15 Issue: 1 Pages: 62-65 Published: 2013

Times Cited: 33
5. UTILIZATION OF DIFFUSION PROCESSES AND FUZZY LOGIC FOR VULNERABILITY ASSESSMENT
By: Valis, David; Pietrucha-Urbanik, Katarzyna

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 1   Pages: 48-55   Published: 2014

Times Cited: 32
6. MAINTENANCE DECISION MAKING BASED ON DIFFERENT TYPES OF DATA FUSION
By: Galar, Diego; Gustafson, Anna; Tormos, Bernardo; et al.
EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY 
Volume 14, Issue: 2   Pages: 135-144   Published:2012

Times Cited: 32
7. APPLICATION OF NEURAL RECONSTRUCTION OF TOMOGRAPHIC IMAGES IN THE PROBLEM OF RELIABILITY OF FLOOD PROTECTION FACILITIES
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 20 Issue: 3 Pages: 425-434 Published: 2018

Times Cited: 30
8. RECOGNITION OF ARMATURE CURRENT OF DC GENERATOR DEPENDING ON ROTOR SPEED USING FFT, MSAF-1 AND LDA
By: Glowacz, Adam; Glowacz, Witold; Glowacz, Zygfryd

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 17 Issue: 1 Pages: 64-69 Published: 2015

Times Cited: 28
9. TESTS OF EXTENDABILITY AND STRENGTH OF ADHESIVE-SEALED JOINTS IN THE CONTEXT OF DEVELOPING A COMPUTER SYSTEM FOR MONITORING THE CONDITION OF BELT JOINTS DURING CONVEYOR OPERATION
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 3 Pages: 34-39 Published: 2010

Times Cited: 28
10. MODELLING OF PASSIVE VIBRATION DAMPING USING PIEZOELECTRIC TRANSDUCERS - THE MATHEMATICAL MODEL
By: Buchacz, Andrzej; Placzek, Marek; Wrobel, Andrzej

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 2   Pages: 301-306   Published: 2014

Times Cited: 27

 



Zadanie „Wdrożenie procedur zabezpieczających oryginalność publikacji naukowych w kwartalniku „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” finansowane w ramach umowy 532/P-DUN/2018 ze środków Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę.


Zastosowanie maszyn wektorów nośnych zoptymalizowanych metodą roju cząstek oraz technik przetwarzania wstępnego do oceny pozostałego okresu użytkowania łożysk

Particle swarm-optimized support vector machines and pre-processing techniques for remaining useful life estimation of bearings

 

Tekst artykułu: 

Streszczenie: 

Okres użytkowania sprzętu jest ważną zmienną związaną z prognozowaniem pracy systemu, a możliwość jego dokładnej oceny daje zakładom przemysłowym znaczną przewagę konkurencyjną. W tym artykule pozostały czas pracy (Remaining Useful Life, RUL) szacowano za pomocą maszyn wektorów nośnych zoptymalizowanych rojem cząstek (SVM+PSO) z uwzględnieniem dwóch technik przetwarzania wstępnego pozwalających na poprawę jakości danych wejściowych: empirycznej dekompozycji sygnału (Empirical Mode Decomposition, EMD) oraz transformat falkowych (Wavelet Transforms, WT). W niniejszej pracy, EMD i falki w połączeniu z SVM wykorzystano do prognozowania RUL łożyska ze zbioru danych IEEE PHM Challenge 2012 Big Dataset. W szczególności, przeanalizowano dwa przypadki: uwzględniający kompletny zestaw danych o drganiach oraz drugi, biorący pod uwagę okrojoną wersję tego zbioru. Prognozy otrzymane na podstawie modeli, w których zastosowano obie techniki przetwarzania wstępnego porównano z wynikami uzyskanymi za pomocą PSO + SVM bez wstępnego przetwarzania danych. Wyniki pokazały, że model EMD + SVM generował dokładniejsze prognozy i tym samym przewyższał pozostałe badane modele.

Abstract: 

The useful life time of equipment is an important variable related to system prognosis, and its accurate estimation leads to several competitive advantage in industry. In this paper, Remaining Useful Lifetime (RUL) prediction is estimated by Particle Swarm optimized Support Vector Machines (PSO+SVM) considering two possible pre-processing techniques to improve input quality: Empirical Mode Decomposition (EMD) and Wavelet Transforms (WT). Here, EMD and WT coupled with SVM are used to predict RUL of bearing from the IEEE PHM Challenge 2012 big dataset. Specifically, two cases were analyzed: considering the complete vibration dataset and considering truncated vibration dataset. Finally, predictions provided from models applying both pre-processing techniques are compared against results obtained from PSO+SVM without any pre-processing approach. As conclusion, EMD+SVM presented more accurate predictions and outperformed the other models.

Strony: 

610–619

DOI: 10.17531/ein.2019.4.10

Article citation info: 
Maior CBS, Chagas Moura M, Lins ID. Particle swarm-optimized support vector machines and pre-processing techniques for remaining useful life estimation of bearings. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability 2019; 21 (4): 610–619, http://dx.doi.org/10.17531/ein.2019.4.10.