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Enregistrement W1994022152 · doi:10.1109/tmech.2009.2016956

A Smart Sensing Unit for Vibration Measurement and Monitoring

2009· article· en· W1994022152 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE/ASME Transactions on Mechatronics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault detection and isolationWaveletVibrationBearing (navigation)Energy (signal processing)Fault (geology)Condition monitoringFeature extractionComputer scienceFeature (linguistics)SIGNAL (programming language)EngineeringMicroprocessorPattern recognition (psychology)Artificial intelligenceElectronic engineeringAcousticsComputer hardwareActuatorElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel smart sensing unit is developed in this paper for vibration measurement and machinery condition monitoring. The microprocessor-based smart sensor can collect 2-D vibrations and conduct signal analysis. When mounted in proximity of a bearing housing (a general case), it can conduct online fault detection in shafts and bearings. A correlation spectrum method is proposed as a digital encoder to recognize shaft rotation speed. A wavelet energy spectrum technique is adopted for bearing fault detection. A novel strategy is suggested to extract representative features and enhance feature characteristics by integrating the resulting wavelet energy functions over different frequency bands. The effectiveness of the developed smart sensor and the related fault detection techniques is verified by experimental tests corresponding to different bearing conditions. Test results show that the developed smart sensing unit is an effective measurement and condition monitoring tool; the wavelet energy spectrum technique is a robust bearing fault detection method, especially for nonstationary feature extraction and analysis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,244 · 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