Intelligent fault diagnosis of rotating machinery under variable working conditions based on deep transfer learning with fusion of local and global time–frequency features
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
With the development of deep learning methods, the data-driven fault diagnosis methods have attracted a great deal of interest. However, as for the data-driven fault diagnosis methods, technology has to overcome various difficulties in the practical industrial scenarios, such as variable working conditions, insufficient effective samples, and environmental noise interference. Combining with the time–frequency analysis of vibration signals, a domain adaptation fault diagnosis model based on ResNet and Transformer (DAFDMRT) is proposed in this work, aiming to solve the problems encountered by current rotating machinery fault diagnosis methods in the field of application. Firstly, the vibration signal is processed by wavelet packet transform and the time–frequency information grayscale maps is constructed. Next, a deep fusion feature extraction network combining ResNet and Transformer encoder, is designed for the extraction and fusion of the local and global features of multi-scale time–frequency information. Finally, the multi-kernel maximum mean discrepancy is applied to measure and minimize the distribution difference between the deep features of source and target domain, thereby improving the diagnostic performance of the diagnosis model in variable working conditions. In this work, comparative experiments are conducted as for bearing and gearbox datasets under variable working conditions. The results indicate that DAFDMRT can show excellent performances in terms of fault diagnosis and generalization ability.
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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 | 0,001 |
| 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