Fault Prognosis of Roller Bearings Using the Adaptive Auto-Step Reinforcement Learning Technique
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the implementation of a new adaptation algorithm to model the crack propagation of roller bearings and to predict their Remaining Useful Life (RUL). The developed algorithm is designed based on the adaptive auto-step reinforcement-learning method combined with a crack propagation model. The advantage of this algorithm is that it is now able to not only estimate the defect growth rate online, but also to predict the RUL of a roller bearing element. The presented defect propagation model incorporated in this work is an extension to the Paris’s formula that is well known in the fracture mechanics community. Further, a new adaptive filtering technique, referred to as the auto-step, is presented in this paper and is used to estimate the parameters of the crack propagation model in real-time. The prognosis structure is first compares values of both the predicted and the measured defect sizes, and then, tunes the parameters of the crack propagation model. Simulation results obtained by the auto-step method are then compared with results obtained by the Recursive Least Square (RLS) adaptive filter. The proposed prognosis strategy is distinct itself from other approaches in terms of obtaining higher accuracy as well as faster convergence rate.
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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 | 0,001 | 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 ».