Notice bibliographique
Résumé
Oil condition data is a major source of information for machine condition monitoring. It contains information about the metallic particle content and thus reflects the level of wear and fatigue-induced damage in the mechanical system. Oil debris sensor is a popular measurement device used to collect oil condition data. This sensor generates an output signature with the passage of a metallic particle through the oil return lines. Analysis of the measured data leads to an estimate of the size and number of metallic particles present in the lubricating oil and consequently health state of the mechanical system. However, the signal measured through the oil debris sensor is severely tainted by various noises, e.g., the background noise present as well as the interferences caused by the vibrations of the structure where the sensor is mounted. These interferences affect the performance of the health assessment unit considerably. This will inevitably cause misleading maintenance decisions and hence premature machine failure as well as lost productivity. As such, this paper focuses on the enhancement of the signals acquired from oildebris sensors. This is achieved by a two stage de-noising scheme. In the first stage the adaptive line enhancement (ALE) technique is applied to remove the vibration related interferences. Following this step, the partly purified signal is further enhanced using the wavelet decomposition based denoising method to remove the background noise mainly caused by the wiring and measurement system flaws. The proposed approach has been validated using both simulated and experimental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».