Internal Leakage Detection in Electrohydrostatic Actuators Using Multiscale Analysis of Experimental Data
Notice bibliographique
Résumé
One of the main faults that may happen in electrohydrostatic systems is the actuator internal leakage that occurs due to wearing in the piston seal. This paper focuses on detecting the internal leakage using multiscale analysis of experimental data measured from an electrohydrostatic actuator (EHA) test rig. Multiscale techniques are the strong tools in analysis of time series, as they are able to extract more useful information about dynamical systems as compared with single-scale methods. In this paper, several multiscale measures are obtained from the actuator pressure signal of an EHA testbed in both healthy and faulty operating modes. The measures are correlation fractal dimension, variance fractal dimension, maximal Lyapunov exponent, average value of correlation entropy, and wavelet detailed and approximation coefficients. Sensitivity of each measure to the effect of the internal leakage is quantified by calculating the percentage of change of faulty measures with respect to those of the healthy operating mode. The percentage of change in the mean value of correlation entropy and level five wavelet detailed coefficient indicated that these two measures are appropriate indicators to detect different levels of actuator internal leakage in EHA systems. In contrast, the correlation fractal dimension, the variance fractal dimension, and maximal Lyapunov exponent did not exhibit reliable sensitivities to the internal leakage.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».