Notice bibliographique
Résumé
A study is presented for detection and diagnostics of cracked rotors using soft computing techniques like adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), artificial neural networks (ANN) and genetic algorithms (GA). A simple model for a cracked rotor is used to simulate its transient response during startup for different levels of cracks. The transient response is processed through continuous wavelet transform (CWT) to extract time-frequency features for the normal and cracked conditions of the rotor. Several features including the wavelet energy distributions and the grey moment vectors (GMV) of the CWT scalograms are used as inputs for diagnosis of crack level. The parameters of the classifiers, ANFIS and ANN, along with the features from wavelet energy distribution and grey moment vectors are selected using GA maximizing the diagnostic success. The classifiers are trained with a subset of the data with known crack levels and tested using the other set of data (testing data), not used in training. The procedure is illustrated using the simulation data of a simple de Laval rotor with a ‘breathing’ crack for different crack levels during run-up through its critical speed. A comparison of diagnostic performance for the classifiers is presented. Results show the effectiveness of the proposed approach in detection and diagnosis of cracked rotors.
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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 ».