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Enregistrement W2134873303 · doi:10.1177/0959651813488302

Engine fault detection using angle domain signal envelope algorithm

2013· article· en· W2134873303 sur OpenAlexaff
Yimin Shao, Yan Ding, Chris K. Mechefske

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I Journal of Systems and Control Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvelope (radar)SIGNAL (programming language)Fault (geology)AlgorithmTime domainFault detection and isolationFrequency domainVibrationComputer scienceEncoderNoise (video)AcousticsEngineeringArtificial intelligenceComputer visionPhysicsTelecommunicationsGeologyImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vibration signals from internal combustion engines contain strong noise and nonstationary characteristics in the time domain, which cause difficulties when attempting to detect and diagnose incipient faults in engines using signal features. In order to improve the success rate and broaden the applicability of engine incipient fault detection, a new concept of angle domain signal envelope analysis is proposed. The new method uses an encoder to acquire an engine rotational vibration signal using equal angle sampling. Angle domain synchronous averaging is used to denoise the original signal, and engine incipient fault features are extracted by the angle domain signal envelope algorithm. Experimental results using signals recorded from an engine with a connecting rod bearing with improper fit clearance have shown that the angle domain signal envelope algorithm can extract useful features from the vibration signal. The effectiveness of the new detection algorithm was verified. The engine fault detection method based on an angle domain signal envelope algorithm provides a new way to detect and diagnose engine incipient faults.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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