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Enregistrement W2897430850 · doi:10.1109/tie.2018.2873520

Velocity Synchronous Linear Chirplet Transform

2018· article· en· W2897430850 sur OpenAlexafffund
Yunpeng Guan, Ming Liang, D. Necsulescu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTime–frequency analysisComputer scienceChirpSIGNAL (programming language)KurtosisInstantaneous phaseFrequency modulationVibrationAcousticsSignal processingAlgorithmControl theory (sociology)MathematicsArtificial intelligenceComputer visionPhysicsStatisticsOpticsTelecommunicationsBandwidth (computing)Radar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear transform has been widely used in time-frequency analysis of rotational machine vibration. However, the linear transform and its variants in current forms cannot be used to reliably analyze rotational machinery vibration signals under nonstationary conditions because of their smear effect and limited time variability in time-frequency resolution. As such, this paper proposes a new time-frequency method, named velocity synchronous linear chirplet transform (VSLCT). The proposed VSLCT is an extended version of the current linear transform. It can effectively alleviate the smear effect and can dynamically provide desirable time-frequency resolution in response to condition variations. The smearing problem is resolved by using linear chirplet bases with frequencies synchronous with shaft rotational velocity, and the time-frequency resolution is made responsive to signal condition changes using time-varying window lengths. To successfully implement the VSLCT, a kurtosis-guided approach is proposed to dynamically determine the two time-varying parameters, i.e., window length and normalized angle. Therefore, the VSLCT does not require the user to provide such parameters and hence avoids the subjectivity and bias of human judgment that is often time-consuming and knowledge-demanding. This method can also analyze normal monocomponent frequency-modulated signal.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations115
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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