Mixed-Mode Signal Detection of Road Vehicle Vibration Using Hilbert-Huang Transform
Notice bibliographique
Résumé
The Hilbert-Huang Transform (HHT) is a fully adaptive time-frequency analysis method which is applicable to nonlinear and nonstationary processes. However, this promising method is fairly new and its range of applications is not well known. Furthermore, its mathematical framework is not yet fully developed. So far, the HHT has yielded interesting results for many applications such as biomedical, geophysical, meteorological and health monitoring, but there is no evidence of its application on complex mixed-mode vibration signals. To fill that gap, this paper investigates the application of the HHT to detect the different modes of road vehicle vibration signals. These modes originate from road roughness variation and vehicle speed which create nonstationary random vibration. Other modes are due to road surface aberrations which create transient events and the engine and drive train system of the vehicle which create harmonic vibrations. The energy density/average period significance test based on the HHT is assessed to detect these modes. The results, based on purposefully created synthetic test signals, reveal the limitations and shortcomings of the HHT based technique to detect and separate the various components of the mixed-mode vibration signals such as vehicle vibration signal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».