Tooth Crack Severity Assessment in the Early Stage of Crack Propagation Using Gearbox Dynamic Model
Notice bibliographique
Résumé
Localized tooth crack in gearboxes may be reflected in impulse components of gearbox vibration signals. Crack induced impulses have been used for crack detection and fault diagnosis. In reported studies, researchers have used statistical indicators of the identified impulses, such as root mean square (RMS) and kurtosis, to track the growth of crack. These reported statistical indicators are only effective when crack levels are high and they are unable to detect tooth crack and assess crack severity in the early stage of crack propagation. In addition, no reported studies have focused on studying how tooth crack level affects crack induced impulses. Specifically, what the dominant segments of crack induced impulses are and which segment is affected more by crack growth within a certain crack level range. This paper uses dynamic modeling to study how crack level affects crack induced impulses. First, impulses are generated with a spur gearbox dynamic model under constant working conditions. Second, an exponentially damped sinusoidal model is utilized to fit the impulses and the Matrix Pencil Method is used for model parameter estimation. Finally, relationships between crack level and impulses are studied based on the obtained model parameters. The results have shown that the segments in the fifth and the sixth frequency bands of impulses are two dominant segments, while other segments have little contribution, for the gearbox system under investigation. Within a certain crack level range, there exists an impulse segment which is more affected by the crack level. In terms of the early stage of crack propagation, the segment in the sixth frequency band of the impulse is more affected by crack growth. On this basis, three new statistical indicators have been developed with the segment in sixth frequency band of the impulse and have shown their effectiveness for tooth crack severity level assessment in the early stage of crack propagation. These results have good potential for detection and severity assessment of early tooth cracks in gearboxes.
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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 ».