A Wavelet-Based Approach to Internal Seal Damage Diagnosis in Hydraulic Actuators
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the application of wavelet transform (WT) to detect internal leakage in hydraulic actuators, caused by seal damage. The method analyzes the pressure signal at one side of the actuator in response to periodic step inputs to the control valve. It is shown that the detailed version of decomposed pressure signal, using discrete WT, establishes feature patterns that can effectively detect internal leakage and its severity. The proposed scheme requires a baseline (threshold) value, predetermined first by analyzing the pressure signal of a healthy actuator. Once the root mean square (rms) of the level-two detail coefficient values, obtained from the measured pressure signals in subsequent offline tests, fall below this baseline, a fault alarm is triggered. Furthermore, the degree of changes of the rms value from the one obtained under normal operating condition indicates the severity of fault. Experimental tests show promising results for detecting internal leakages as low as 0.124 L/min, representing approximately 2.6% reduction of flow rate available to move the actuator. This is done without a need to model the actuator or leakage. Other methods of leakage fault diagnosis require the model of the actuator or leakage fault. Furthermore, no other method reported the internal leakage detection of magnitude as low as the one reported in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».