Time-Frequency Fault Feature Extraction for Rolling Bearing Based on the Tensor Manifold Method

Table 2

Classification results of the four bearing faults using the PNN with traditional HHT time-frequency features.

Sample	Category vector of the normal-state samples				Category vector of the inner-race fault samples				Category vector of the; ball fault samples				Category vector of the outer-race fault samples
1	1	0	0	0	0	0.90	0.05	0.05	0	0.10	0.89	0.01	0	0.06	0.07	0.83
2	1	0	0	0	0	0.92	0.03	0.05	0	0.12	0.87	0.01	0	0.05	0.06	0.89
3	1	0	0	0	0	0.89	0.05	0.06	0	0.12	0.79	0.09	0	0.07	0.08	0.85
4	1	0	0	0	0	0.90	0.06	0.04	0	0.13	0.85	0.12	0	0.05	0.04	0.91
5	1	0	0	0	0	0.87	0.06	0.07	0	0.10	0.78	0.12	0	0.06	0.08	0.86
6	1	0	0	0	0	0.92	0.04	0.08	0	0.13	0.76	0.11	0	0.15	0.06	0.79
7	1	0	0	0	0	0.91	0.05	0.04	0	0.07	0.87	0.06	0	0.06	0.07	0.87
8	1	0	0	0	0	0.82	0.08	0.1	0	0.02	0.93	0.05	0	0.15	0.12	0.73
9	1	0	0	0	0	0.87	0.08	0.05	0	0.08	0.85	0.07	0	0.07	0.08	0.75
10	1	0	0	0	0	0.93	0.05	0.02	0	0.07	0.87	0.06	0	0.05	0.07	0.88
11	1	0	0	0	0	0.69	0.14	0.17	0	0.01	0.88	0.11	0	0.06	0.08	0.86
12	1	0	0	0	0	0.74	0.12	0.14	0	0.20	0.79	0.01	0	0.07	0.08	0.85
13	1	0	0	0	0	0.80	0.12	0.08	0	0.08	0.88	0.04	0	0.03	0.06	0.91
14	1	0	0	0	0	0.86	0.09	0.05	0	0.07	0.87	0.06	0	0.07	0.04	0.89
15	1	0	0	0	0	0.75	0.23	0.02	0	0.06	0.89	0.05	0	0.08	0.09	0.83
16	1	0	0	0	0	0.78	0.10	0.12	0	0.03	0.93	0.02	0	0.09	0.10	0.81
17	1	0	0	0	0	0.86	0.12	0.12	0	0.06	0.87	0.07	0	0.07	0.04	0.89
18	1	0	0	0	0	0.87	0.06	0.07	0	0.09	0.89	0.02	0	0.03	0.08	0.89
19	1	0	0	0	0	0.83	0.13	0.14	0	0.02	0.91	0.07	0	0.07	0.01	0.83
20	1	0	0	0	0	0.92	0.05	0.03	0	0.05	0.92	0.03	0	0.07	0.11	0.82