Simplified Machine Diagnosis Techniques under Impact Vibration Using Higher Order Cumulants with the Comparison of Three Cases
Notice bibliographique
Résumé
Among many amplitude parameters, Kurtosis (4-th normalized moment of probability density function) is recognized to be the sensitive good parameter for machine diagnosis. On the other hand, a new method of machine diagnosis can be considered utilizing the higher order cumulants which have the characteristics that cumulants more than 3rd order are 0 under Gaussian distribution. Cumulants are stated in combination with the same order moment and the moments under that order. Simple calculation method is required on the maintenance site. Furthermore, the absolute deterioration factor such as Bicoherence would be much easier to handle because it takes the value of 1.0 under the normal condition and tends to be 0 when damages increase. In this paper, nth normalized cumulant is considered so as to intensify the sensitivity of diagnosis. Also, the simplified calculation method for this new parameter by impact vibration is introduced. Furthermore, the absolute deterioration factor is introduced. Three cases in which the rolling elements number is nine, twelve and sixteen are examined and compared. The new calculation method is examined whether it is a sensitive good parameter or not. Compared with the results obtained so far, the new method shows fairly good results.
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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 | 0,001 |
| 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 ».