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Enregistrement W1608040072 · doi:10.4271/2007-01-3878

Very High Frequency Monitoring System for Engine Gearbox and Generator Health Management

2007· article· en· W1608040072 sur OpenAlexaff
Matthew J. Watson, Carl S. Byington, Alireza Behbahani

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesNaval Air Systems CommandAir Force Research LaboratoryU.S. Air ForceDefense Advanced Research Projects Agency
Mots-clésGenerator (circuit theory)Computer scienceAutomotive engineeringEngineeringPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cooperation with the major propulsion engine manufacturers, the authors are developing and demonstrating a unique very high frequency (VHF) vibration monitoring system that integrates various vibro-acoustic data with intelligent feature extraction and fault isolation algorithms to effectively assess engine gearbox and generator health. The system is capable of reporting on the early detection and progression of faults by utilizing piezoelectric, optical, and acoustic frequency measurements for improved, incipient anomaly detection. These gas turbine engine vibration monitoring technologies will address existing operation and maintenance goals for current military system and prognostics health management algorithms for advanced engines. These system features will be integrated in a state-of-the-art vibration monitoring system that will not only identify faults more confidently and at an earlier stage, but also enable the prediction of the time-to-failure or a degraded condition worthy of maintenance action. The authors have made significant progress toward identifying, computing, and comparing the high frequency feature sets generated with various vibro-acoustic measurement techniques. Specifically, the technology has been demonstrated on two subscale test stands. The first is a generator test rig that was equipped with a laser vibrometer and two high-frequency accelerometers. Various mechanical and electrical faults were seeded, with an emphasis on generator bearing faults. Initial results show very good detection capability in frequency bands well above those used in traditional vibration analysis. Another focus, accessory gearbox systems, was addressed for feasibility through a gearbox test rig, which was instrumented with high bandwidth accelerometers and wideband and narrowband acoustic emissions (AE) sensors. Baseline, seeded fault, and fault progression tests were conducted, including tests with various levels of gear tooth corrosion. Successful detection of this fault was then demonstrated using a number of new, innovative approaches. A statistical analysis was also performed to compare the approaches, with narrowband acoustic emission and high frequency vibration features performing the best.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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