Normalization of gearbox vibration signal for tooth crack diagnosis under variable speed conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variable speed conditions introduce Amplitude Modulation (AM) and Frequency Modulation (FM) effects into gearbox vibration signals, which makes it difficult to distinguish between changes of tooth crack severity and speed changes. To overcome this problem, the AM and FM effects caused by speed variation need to be removed. Order tracking techniques are used to remove the FM effect. Some methods have been reported to reduce the AM effect. However, they attenuated crack information since they focused on the entire vibration signal. Besides, the performance of the reported methods on removing the AM effect was not quantitatively evaluated. In this study, a novel normalization method focusing on the Crack Induced Impulses (CII) is proposed to remove the AM effect without attenuating the tooth crack information. A modified Adaptive Chirp Mode Decomposition method is developed to obtain the CII under variable speed conditions. The peak envelope of the CII is determined using spline interpolation of its envelope peaks and is employed to remove the AM effect of the CII by normalization. Two metrics are introduced to quantitatively evaluate the performance of the proposed normalization method on removing the AM effect and preserving the tooth crack information. The effectiveness of the proposed normalization method is demonstrated using simulated gearbox signals and experimental gearbox datasets. The proposed method benefits tracking tooth crack severity progression under variable speed conditions.
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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 découle