Edge Solution for Real-Time Motor Fault Diagnosis Based on Efficient Convolutional Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Real-time motor fault diagnosis can detect motor faults on time and prompt the repair or replacement of faulty motors which minimizes the potential losses caused by motor faults. Deep learning (DL) methods have been intensively applied in motor fault diagnosis. Most DL algorithms need to be trained with sufficient computation resources on cloud or local servers. However, uploading the raw data and downloading the command instructions to the edge will cause inevitable time delays and security concerns. This paper develops a DL algorithm based on efficient convolutional neural networks (ECNN) that can be deployed on an edge computing node for real-time motor fault diagnosis and dynamic control. The effectiveness, efficiency, and robustness of the ECNN model have been validated by experiments, and the results indicate that the ECNN model can achieve 100 % accuracy in recognition of 10 types of motor conditions, with the inference time and memory usage less than 14 ms and 44 KiB, respectively. The comparison results demonstrate that the ECNN model yields higher accuracy than the classical shallow neural networks, and it also presents the advantages of smaller model volume, lower prediction time, and higher accuracy as compared with the DL models. The proposed method shows significant potential for practical application in real-time motor fault detection and control.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle