MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4249499863 · doi:10.1115/1.4049778

Novel Cyclo-Nonstationary Indicators for Monitoring of Rotating Machinery Operating Under Speed and Load Varying Conditions

2021· article· en· W4249499863 sur OpenAlexaff
Alexandre Mauricio, Dustin Helm, Markus Timusk, Jérôme Antoni, Konstantinos Gryllias

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclostationary processVibrationFrequency domainRolling-element bearingCondition monitoringComputer scienceRealization (probability)Process (computing)EngineeringChannel (broadcasting)MathematicsAcousticsElectrical engineeringTelecommunicationsStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Condition monitoring arises as a valuable industrial process in order to assess the health of rotating machinery, providing early and accurate warning of potential failures and allowing for the planning and effective realization of preventative maintenance actions. Nowadays, machinery (gas turbines, wind turbines, etc.) manufacturers adopt new business models, providing not only the equipment itself but also additionally taking on responsibilities of condition monitoring, by embedding sensors and health monitoring systems within each unit and prompting maintenance actions when necessary. Among others, rolling element bearings are one of the most critical components in rotating machinery. In complex machines, the failure indications of an early bearing damage are weak compared to other sources of excitations (e.g., gears, shafts, rotors). Vibration analysis is most widely used and various methods have been proposed, including analysis in the time and frequency domain. In a number of applications, changes in the operating conditions (speed/load) influence the vibration sources and change the frequency and amplitude characteristics of the vibroacoustic signature, making them nonstationary. Under changing environments, where speed and load vary, the assumption of quasi-stationary is not appropriate and as a result, a number of time-frequency and time-order representations have been introduced, such as the Short Time Fourier Transform and the Wavelets. Recently, an emerging interest has been focused on modeling rotating machinery signals as cyclostationary, which is a particular class of nonstationary stochastic processes. The classical cyclostationary tools, such as the Cyclic Spectral Correlation Density (CSCD) and the Cyclic Modulation Spectrum (CMS), can be used in order to extract interesting information about the cyclic behavior of cyclostationary signals, only under the assumption that the speed of machinery is constant or nearly constant. Global diagnostic indicators have been proposed as a measure of cyclostationarity under steady operating conditions. In order to overcome this limitation, a generalization of both SCD and CMS functions has been proposed displaying cyclic Order versus Frequency as well as diagnostic indicators of cyclo-nonstationarity in order to cover the speed-varying operating conditions. The scope of this paper is to propose a novel approach for the analysis of cyclo-nonstationary signals based on the generalization of indicators of cyclo-nonstationarity in order to cover the simultaneous and independently varying speed and load operating conditions. The effectiveness of the approach is evaluated on simulated and real signals captured on a dedicated test rig.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,661

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Engineering for Gas Turbines and PowerMême sujetMachine Fault Diagnosis TechniquesTravaux en français237 207