Fault Injection Method and Ground-truth Development to Enable a Low-cost Bearing Fault Monitoring System in the Automotive Industry
Notice bibliographique
Résumé
Bearing condition monitoring is a widely studied field, but applications to the automotive industry have received little attention as the bearing failure rates are typically low in traditional internal combustion engine vehicles with 200 – 300k mile lifespans. The rapid advancement of electric and autonomous vehicles enables vehicles with million-mile lifespans. This implies that the reliable life of existing bearing designs is exceeded throughout the vehicle life, which can potentially lead to vehicle failure. To enable the development of a bearing fault detection and prognostics system, healthy and faulty bearing data must be collected, and the ground-truth states of the health of bearings need to be determined for algorithm refinement and validation. This work explores the fault injecting options, and ground-truthing together with their limitations. Two methods based on precision machining and seeded spalling are developed and used to inject inner race faults in a ball bearing. A non-invasive ground-truthing method is proposed to quantify the state of health of the fault injected bearings in which bench test data is collected under various speed and load conditions. The vibration signals from the bench tests are used to calculate the root-square of the area under the acceleration Power Spectral Density curve (known as GRMS) for each speed and load condition. To remove the dependency of the results on load and speed conditions, a speed-load-GRMS plot is generated, and a plane is fitted to the data for each fault level. Next, the volume under the plot is calculated, yielding a single cumulative GRMS value for each fault level. This value is used as the ground-truth health of bearing for each fault level. For the bearing with the faults injected using precision machining fault injection, the obtained ground-truth values are 1.56, 3.68, and 4.36 times larger than the same figure for the healthy bearing for the faults with the widths of 0.1 mm, 0.5 mm, and 2 mm, respectively. The observed correlation between the fault sizes and the calculated ground-truth values validates the proposed method which can provide a good separation among different health states of a bearing.
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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 | 0,000 |
| 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 ».