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Enregistrement W3120098923 · doi:10.18280/ts.370610

Integrated Fault Evaluation Through Fusion Algorithm Supported by Kalman Filter

2020· article· en· W3120098923 sur OpenAlexvenueno aff
Sadra Mousavi, Duygu Bayram

Notice bibliographique

RevueTraitement du signal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIstanbul Teknik Üniversitesi
Mots-clésKalman filterFault (geology)Process (computing)Sensor fusionAlgorithmFilter (signal processing)Noise (video)FusionFrequency domainDomain (mathematical analysis)VibrationComputer scienceFault detection and isolationTime domainEngineeringArtificial intelligenceMathematicsComputer visionAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An Integrated Fault Evaluation (IFE) process is proposed in this study. It includes Sensor Validation (SV), Fault Detection (FD) and Fault Source Identification (FSI). The proposed algorithm employs data fusion algorithm enhanced by Kalman filter (KF). As the case study, vibration signals representing different aging states of an induction motor are used. The vibration data collected from two identical sensors with different measurement and process noises are achieved. Through the statistical and frequency domain characteristics, IFE is realized. The most prominent contribution of the study is the capability of distinction between the aging of the system and the process problems. For this aim, a rate representing the healthiness, which can discern the impact of the process noise and system aging, is calculated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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