Vehicle gearbox fault diagnosis using noise measurements
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
Noise measurement is one of many technologies for health monitoring and diagnosis of rotating machines such as gearboxes. Although significant research has been undertaken in understanding the potential of noise measurement in monitoring gearboxes this has been solely applied on any types of gears (spur, helical, ..etc.). The condition monitoring of a lab-scale, single stage, gearbox, represents the vehicle real gearbox, using non-destructive inspection methodology and the processing of the acquired waveform with advanced signal processing techniques is the aim of the present work. Acoustic emission was utilized for this purpose. The experimental setup and the instrumentation are present in detail. Emphasis is given on the signal processing of the acquired noise measurement signal in order to extract conventional as well as novel parameters potential diagnostic value from the monitoring waveform. The evolution of selected parameters/features versus test time is provided, evaluated and the parameters with most interesting diagnostic behavior are highlighted. The present work also reports the results concluded by long term (~ 6.0 h) experiments to a defected gear system, with a transverse cuts ranged from 0.75 mm to 3.0 mm to simulate the tooth crack. Different parameters, related by the analysis of the recording signals coming from acoustic emission are presented and their diagnostic value is discussed for the development of a condition monitoring system. Copyright © 2011 International Energy and Environment Foundation - All rights reserved.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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