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Enregistrement W2038618959 · doi:10.1520/jte100758

Gearbox Fault Feature Extraction Using Hilbert Transform, S-Transform, and a Statistical Indicator

2007· article· en· W2038618959 sur OpenAlexaff
Xianfeng Fan, Ming J. Zuo

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHilbert transformFeature extractionS transformFeature (linguistics)DemodulationFault (geology)Pattern recognition (psychology)Computer scienceVibrationSIGNAL (programming language)Artificial intelligenceSignal processingHilbert–Huang transformTime–frequency analysisWavelet transformAcousticsComputer visionDigital signal processingWavelet packet decompositionPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vibration analysis has been widely used in machine fault feature extraction and diagnosis of rotating machinery. The effects of modulation and nonstationarity in vibration signals collected from a faulty gearbox present challenges for fault feature extraction. Hilbert transform and S-transform have the ability to address these issues through demodulation and time-frequency analysis, respectively. In this paper, we propose to use a feature indicator to represent the S-transform coefficients. The proposed method integrates the advantages of Hilbert transform, S-transform, and the proposed feature indicator (FI). The validity of the proposed method is verified with a simulated signal and real gearbox vibration signals. Comparison studies show that the proposed method is more effective and does not require the operators to have a lot of diagnostic experience.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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