Intelligent fault diagnosis for high-speed bearing towards unbalanced samples via convolutional weight adaptive 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
High-speed bearings are often required to undertake long-term operation under unsatisfactory scenarios such as heavy load condition, and the raw vibration signals from the high-speed bearings are usually acquired with strong instability. In addition, the fault samples are unbalanced which far less than the healthy samples. Conventional intelligent fault diagnosis methods are subject to skew large samples, leading to the degradation of diagnosis performance. For this purpose, a convolutional weight adaptive network is proposed in this paper. Firstly, a multi-scale feature extraction network is constructed for extracting multi-scale fault features and excavating useful hidden information. Afterwards, the feature weight self-adaptive module is developed to dynamically fuse multi-scale fault features to heighten the contribution of the high-related features and to diminish the effect of the non-related features. Finally, the modified Focal loss is designed to re-balance the cost of various types of small fault samples and large healthy samples during the training process, making the model pay more attention to the samples which are few and easily confused. The experimental analysis by using vibration data of high-speed bearing demonstrates the feasibility and effectiveness of the proposed intelligent fault diagnosis method under unbalanced samples.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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