A progressive decomposing and double screening strategy of VMD for weak fault extraction of hoisting machinery
Notice bibliographique
Résumé
To alleviate the difficulty of extracting weak fault features of hoisting machinery, a progressive decomposing and double screening strategy of variational mode decomposition (VMD) is presented in this paper. Firstly, the feasibility and effectiveness of extracting fault modes using progressive decomposition strategy is validated through numerical simulation, and it solves the problem of determining the mode number [Formula: see text] in traditional VMD. Secondly, a new index named energy fluctuation factor (EFF) is proposed. Specifically, EFF is more effective in detecting the signal periodicity compared with the kurtosis and the Shannon entropy (SE), and it is used to optimize the balance parameter [Formula: see text] of VMD. Thirdly, the criterion of double screening based on the kurtosis and the EFF is given to accurately localize and reconstruct the fault modes, and then Hilbert transform is utilized to demodulate the reconstructed mode. Finally, the numerical simulation and experimental and practical engineering applications verify that the proposed method can accurately extract the modes of weak fault and well solve the problem of determining the key parameters (i.e., [Formula: see text] and [Formula: see text] ) of VMD. Furthermore, the superiority of the proposed method is validated by comparing with other fault diagnosis methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».