Gear Fault Detection With the Energy Operator and its Variants
Notice bibliographique
Résumé
Vibration analysis is currently the most efficient, non-invasive way to monitor the condition of the gears. Faults in gears can be of two distinct types, distributed or local. Many fault detection methods are effective for one type of fault or the other but not both. Also, many methods have the inconvenience that they are not simple and/or require initial information about the state of gear. In this paper, several methods are proposed with the objective of finding a filter-free, simple and efficient method for the detection of both types of faults. The calculus enhanced energy operator (CEEO), previously designed for fault detection in bearings, is proposed here for the first time on gears. Two new methods, the EO123 and EO23, based on the original energy operator are also proposed and evaluated. All the proposed methods are filter free, computationally simple and can handle a certain level of noise and interference. With the exception of low rotational frequencies of the gears, it is demonstrated via simulated and experimentally obtained signals that the CEEO method can handle noise better than the other proposed methods and that the EO23 method can handle interference better than the others. Different conditions determine the effectiveness of the methods.
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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) | 0,000 | 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 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 ».