Detection of Faults in Electro-Hydrostatic Actuators Using Feature Extraction Methods and an Artificial Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Electro-hydrostatic actuators (EHAs) are a type of hydraulic actuators which use pumps rather than valves to control the motion. As a result, they are more efficient than the valve-operated actuators. This paper presents an AI-based internal leakage detection algorithm for a single-rod EHA. Actuator internal leakage has been chosen to demonstrate the efficacy of the algorithm. Based on the sensitivity of various measures to varying levels of internal leakage, indicators are derived from the easy to obtain pressure measurements and a fault decision algorithm for quantifying the level of internal leakage in the actuator is established. This paper presents a new architecture of an artificial neural network (ANN) for detecting the existence of an internal leakage fault as labelled data. First, a sensitivity analysis is used to select a measure candidate for further research. Second, the measure chosen is analyzed using feature extraction methods. This step aims to extract hidden features to maximize the internal leakage fault detection. Finally, the fault detection algorithm classification efficiency is assessed by studying the detection rate of the proposed architecture. The experimental results show that the developed algorithm can detect internal leakage faults with 99.46% accuracy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».