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Dieses Buch stellt einen innovativen Ansatz für die Fehlerdiagnose bei rotierenden Maschinen vor, der auf der Variational Modes Decomposition (VMD) und Techniken der künstlichen Intelligenz beruht. Es beginnt mit einer Analyse der Strategien zur zustandsorientierten Wartung und der Grenzen der klassischen Signalverarbeitungsmethoden. Die VMD wird mit der Empirischen Modenzerlegung (EMD) verglichen, um ihre Überlegenheit bei der Extraktion von Fehlersignaturen in verrauschten Umgebungen zu demonstrieren. Ein auf der Shannon-Entropie basierendes Kriterium wird vorgeschlagen, um die Anzahl...

This book presents an innovative approach to fault diagnosis in rotating machines, based on Variational Mode Decomposition (VMD) and artificial intelligence techniques. It begins with an analysis of condition monitoring strategies and the limitations of conventional signal processing methods. VMD is compared with Empirical Mode Decomposition (EMD) to demonstrate its superiority for extracting fault signatures in noisy environments. A criterion based on Shannon entropy is proposed to optimize the number of modes, while the integration of Multiresolution Wavelet Decomposition (WMRA) improves...