Adaptive model for vibration monitoring of rotating machinery subject to random deterioration
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.
Notice bibliographique
Résumé
Due to the non‐stationarity of vibration signals resulting from either varying operating conditions or natural deterioration of machinery, both the frequency components and their magnitudes vary with time. However, little research has been done on the parameter estimation of time‐varying multivariate time series models based on adaptive filtering theory for condition‐based maintenance purposes. This paper proposes a state‐space model of non‐stationary multivariate vibration signals for the online estimation of the state of rotating machinery using a modified extended Kalman filtering algorithm and spectral analysis in the time‐frequency domain. Adaptability and spectral resolution capability of the model have been tested by using simulated vibration signal with abrupt changes and time‐varying spectral content. The implementation of this model to detect machinery deterioration under varying operating conditions for condition‐based maintenance purposes has been conducted by using real gearbox vibration monitoring signals. Experimental results demonstrate that the proposed model is able to quickly detect the actual state of the rotating machinery even under highly non‐stationary conditions with abrupt changes and yield accurate spectral information for an early warning of incipient fault in rotating machinery diagnosis. This is achieved through combination with a change detection statistic in bi‐spectral domain.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 découle