Adaptive Multiscale Convolution Manifold Embedding Networks for Intelligent Fault Diagnosis of Servo Motor-Cylindrical Rolling Bearing Under Variable Working Conditions
Notice bibliographique
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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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) | 0,000 | 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 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 ».