Comparative Analysis of SVM and ANN for Machine Condition Monitoring and Fault Diagnosis in Gearboxes
Notice bibliographique
Résumé
In large-scale manufacturing, ensuring the efficient operation of rotating machines is crucial to avoid breakdowns and failures during production.This article introduces a method for detecting gearbox faults by analyzing vibration signals and employing artificial intelligence techniques, with a particular emphasis on comparing these methods.The diagnostic process consists of three stages: extracting features using Wavelet Packet Transform (WPT) and statistical analysis, selecting optimal properties through the gain ratio method, and using Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) models to distinguish between faults and assess their performance.The diagnostic outcomes demonstrate that both SVM and ANN models accurately identify various fault patterns depending on the operating conditions.Remarkably, the study highlights the ANN model's superiority over the SVM model in classifying gearbox faults, indicating its suitability for gearbox fault diagnosis.This research yields valuable insights into machine condition monitoring, showcasing the ANN model as a robust tool for gearbox fault detection.The findings advocate for the implementation of ANN-based approaches in real-world applications to enhance the reliability of fault detection and prevention in rotating machines.Furthermore, future research directions may explore additional enhancements and optimizations for ANN models, leading to more advanced machine health monitoring systems in the manufacturing industry.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».