Development of a Web-Based Diagnostic Tool Using Acoustic Testing and Computer Vision
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic testing is a technology that covers various machinery failure modes, including bearing and gear failures. This technology is superior to vibration analysis for gear and bearing condition monitoring. This paper aims to offer the maintenance world a critical technological advance by developing a web-based tool that, using pretrained convolutional neural networks and spectrograms, allows the diagnosis of gearboxes from recordings obtained with industrial acoustic testing tools. The resulting model is tested against human specialists to assess its actual world performance. A modified agile methodology was implemented to develop the research systematically. The type of approach is mixed since it has qualitative parts, such as specialists involved in obtaining the ultrasonic data and classifying them, and quantitative parts, such as validating the precision of the model based on established validation metrics. By using a pretrained model and then performing a fine-tuning with heterodyne ultrasound recordings from gearboxes in good and bad condition, a training accuracy of 93% was achieved. Then, tests were carried out to validate false positives and negatives in which it was possible to obtain 0% and 6.7% scores, respectively. This model was incorporated on a web platform to create the diagnostic tool whose input variable is the recording, and the output variables are its spectrogram, the prediction of whether it is in good or bad condition, and the probability of both possibilities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».