Convformer-NSE: A Novel End-to-End Gearbox Fault Diagnosis Framework Under Heavy Noise Using Joint Global and Local Information
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The application of convolutional neural network (CNN) has greatly promoted the scope and scenario of intelligent fault diagnosis and brought about a significant improvement of intelligent model performance. Solving the feature extraction and fault diagnosis of machinery with heavy noise is beneficial for stable industrial production. However, the local properties of CNN prevent it from obtaining global features to collect sufficient fault information, leading to the degradation of fault diagnosis performance of CNN under heavy noise. In this article, a novel framework named Convformer-NSE is developed to extract robust features that integrate both global and local information, aiming at improving the end-to-end fault diagnostic performance of gearbox under heavy noise. First, Convformer is constructed to improve the nonlinear representation of the feature map, in which the sparse modified multi self-attention is used to model the long-range dependency of the feature map while keeping attention on local features. Then, the extracted spatial features at various scales are fused and fed in the designed novel Senet (NSE) for channel adaptivity learning. The Convformer-NSE is used for the analysis of raw vibration data of different gearbox systems. The experimental signal analyses demonstrate that our developed framework is superior to others.
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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 | 0,001 |
| 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 découle