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Enregistrement W2894985601 · doi:10.1139/tcsme-2018-0017

Characteristic parameter change of circuit breaker under closing spring fatigue

2018· article· en· W2894985601 sur OpenAlexvenueno aff
Longjiang Dou, Shuting Wan

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircuit breakerClosing (real estate)Spring (device)Fault (geology)VibrationEngineeringStructural engineeringControl theory (sociology)Computer scienceElectrical engineeringAcousticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Closing spring fatigue faults of high voltage circuit breakers affect the timing parameters in closing operations and reduce the closing performance of the circuit breaker. Traditional tests of timing parameter based on travel curve cannot be applied online, and sensor installation is complicated. In this paper, a new method to extract key circuit breaker timing parameters from the vibration signal under closing spring fatigue fault is proposed. First, the travel curve of the circuit breaker under closing spring fatigue is simulated in Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems (ADAMS). Results indicate that the time intervals between key points of the travel curve can be used as fault features. Then, according to the working principle of the circuit breaker’s spring operating mechanism, the vibration event caused by component impact in the closing operation is analyzed. The corresponding timing parameters are extracted from the vibration signal using the double threshold method based on the short-time energy to entropy ratio. Finally, comparison of experimental measurements with ADAMS simulation results and vibration extraction provides the change law of the fault feature. The correctness of the proposed method is verified. This paper presents a new method for online monitoring of circuit breaker closing spring fatigue.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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