A New Hybrid Diagnosis of Bearing Faults Based on Time-Frequency Images and Sparse Representation
Notice bibliographique
Résumé
Induction motors are an essential component of many applications in industry due to their robust and simple construction. Since bearing faults are the most occurred fault type in the induction motors, it is important to implement the fault detection procedure at an early stage to prevent a sudden interruption of industrial systems. In recent years, deep learning-based techniques have become important tools for converting raw data into images and for producing high-quality images. However, deep learning-based techniques are still difficult to apply in real-time because the techniques require large training data, which slows down the learning process. In the present study, we propose a novel bearing faults diagnosis method at different operating speeds and load conditions. We obtain the time-frequency (TF) representation by applying continuous wavelet analysis to the raw vibration signals. The results of TF representation is recorded as an image. We apply co-occurrence Histograms of Oriented Gradients (coHOG) to the image to obtain features and classify the features with extreme learning machine with a sparse classifier (ELMSRC) to diagnose faults. We obtained better results in terms of time and performance compared with the proposed method of other classification and deep learning techniques.
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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) | 0,001 | 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 ».