Adaptive Multiscale Convolution Manifold Embedding Networks for Intelligent Fault Diagnosis of Servo Motor-Cylindrical Rolling Bearing Under Variable Working Conditions
Pourquoi ce travail est-il 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.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- Méta-épidémiologie (sens strict)
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Simulation ou modélisationSignal consensuel: Simulation ou modélisation
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: aucune
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,935
- Score d'incertitude au seuil
- 1,000
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
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 | 0,001 |
| 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)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
The rolling bearing of the servo motor is widely used in precision-controlled mechanical systems. It usually works at variable speed and load, possibly resulting in partial bearing failure. Meanwhile, the varying conditions may cause the smearing of classable features, increasing the diagnostic difficulty. To this end, an intelligent fault diagnosis method of servo motor-cylindrical roller bearings based on adaptive multiscale convolution manifold embedding networks (AMCMENet) under variable working conditions is proposed. The core of the proposed algorithm is to apply the designed intraclass and interclass constraints to reprocess the feature extracted by designed multiscale convolutional neural networks (MSCNN). In this way, the distribution differences of samples could be improved. The training sample under variable conditions is first input to the designed MSCNN for initial feature extraction. Afterward, the constructed locality sensitive discriminant analysis algorithm module is used, which is adjusted to optimal parameters by the particle swarm optimization algorithm, to enlarge the heterogeneous distance and narrow the homogeneous distance of the extracted feature. Finally, the testing subset is provided to the trained AMCMENet algorithm for fault diagnosis. The experimental results of two datasets demonstrate that the proposed intelligent fault diagnosis method performs better under cross working conditions.
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La notice
- Revue
- IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
- Thématique
- Gear and Bearing Dynamics Analysis
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- University of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
- Organismes subventionnaires
- Fundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
- Mots-clés
- Computer scienceFault (geology)Control theory (sociology)Bearing (navigation)Feature extractionConvolutional neural networkConvolution (computer science)Feature (linguistics)ServoArtificial intelligenceParticle swarm optimizationPattern recognition (psychology)AlgorithmArtificial neural network
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui