Multivariate variational mode decomposition and generalized composite multiscale permutation entropy for multichannel fault diagnosis of hoisting machinery system
Notice bibliographique
Résumé
Due to the harsh working environment of hoisting machinery system, the fault information of the important components is significantly complex, which leads to the fault signals not being collected completely by using only single channel. To alleviate this problem, acoustic emission (AE) experiments are applied to collect multichannel AE signal of hoisting machinery system. Additionally, a new intelligent fault diagnosis method based on multivariate variational mode decomposition (MVMD) and generalized composite multiscale permutation entropy (GCMPE) is proposed to extract multichannel AE fault features and implement multichannel fault diagnosis of hoisting machinery system. Firstly, based on variational mode decomposition (VMD) and the idea of multichannel AE data processing, MVMD is proposed to process the original multichannel AE signals collected from hoisting machinery system, which can obtain adaptively several multichannel modal components containing discriminative information. Meanwhile, GCMPE is presented to extract the fault information of multichannel modal components obtained by MVMD, which can improve the feature extraction performance of the original multiscale permutation entropy. The experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method in multichannel fault diagnosis of hoisting machinery system compared with some traditional single-channel analysis and other multichannel analysis methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».