Predictive Maintenance of Electromechanical Systems Using Deep Learning Algorithms: Review
Notice bibliographique
Résumé
Predictive Maintenance (PM) is a major part of smart manufacturing in the fourth industrial revolution. The classical fault diagnosis approach for complex systems such as an electromechanical system is not effective. Taking the advantage of the successful implementations of PM together with Deep Learning (DL) methods replaces the conventional diagnosis methods with modern diagnosis methods. This study intends to aid experts, engineers, and technicians in different electromechanical systems in comprehending how the PM used DL methods to find the multi-fault diagnosis. In this direction, this paper presents a comprehensive review of recent works of DL techniques that are applied to PM for electromechanical systems by classifying the research according to equipment, fault, parameters, and method. To perform the review, 30 papers that are published in proceedings and journals are reviewed within a time window between the years 2016 to 2022. In the context of the electromechanical system, it is observed that motors are the most equipment selected for PM. Moreover, stator winding faults are found to be less selected than bearing for diagnosis of the unhealthy status of the motor. In terms of DL methods, the study reveals that AE, LSTM, and CNN are mostly used. In addition, poorly mixed models of DL methods are also noticed. Finally, finding the optimal design variable of the DL architecture was not widely explored.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».