Degradation Tracking of Rolling Bearings Based on Local Polynomial Phase Space Warping
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The condition monitoring of rolling bearings has received much attention in prognostics and health management. Real-time monitoring of the bearings’ degradation provides vital information for planned maintenance of machinery. However, tracking this degradation is challenging due to the hidden nature of the damages. In this article, the local polynomial phase space warping (LPPSW) algorithm is proposed to monitor the damages of bearings with high accuracy. Damages change the parameters of bearing dynamical systems and warp the trajectory in reconstructed phase space (PS). In the LPPSW algorithm, the kernel function is applied to weigh the local nearest neighbor points in the reconstructed PS. Meanwhile, the quadratic polynomial model is designed to predict the reference PS trajectory. The trajectory error between the reference PS and the damaged PS is then computed by the LPPSW. Finally, the degradation is tracked in real time. Numerical simulations and run-to-failure experiments of bearings are employed to demonstrate the effectiveness of the LPPSW. The experimental results demonstrate that the LPPSW reveals a more obvious degradation trend when compared with PS warping method and commonly used damage indicators. The proposed LPPSW algorithm improves damage monitoring capabilities while boosting the predictive maintenance of bearings.
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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