Fault diagnosis of rolling bearing with variable working conditions in noisy environment based on dynamic soft threshold and attention mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In response to the complex and variable working conditions faced by rolling bearings during actual operation, as well as the issue of vibration signal acquisition being easily disrupted by noise interference, the study describes the multi-source domain anti-noise rolling bearing failure detection approach (MEDThresNet). The purpose of this model’s design is to solve the challenges of a lack of corresponding sample data and noisy signals in bearing fault classification. Using multi-condition source domains, as opposed to a single working condition source domain data, might help gain information from diverse domains and minimize overreliance on data from a specific working condition source domain. This can significantly increase the model’s generalization and robustness, and fault identification accuracy. Convolutional modules with soft thresholding and attention mechanisms are applied in this network structure. Soft thresholding helps to suppress noise in the data during the training phase while keeping critical characteristics. The attention mechanism, on the other hand, allows the model to automatically focus on the critical areas of the defect information in the bearing vibration signals throughout the training phase, hence improving the network’s performance and generalization ability. Furthermore, the network aligns the joint distribution of source and target domain data across many particular levels using the joint maximum mean discrepancy approach to accomplish unsupervised domain adaptation. This allows the network to successfully transfer information learnt from the source domain data of the faulty bearing to the target domain of the faulty bearing, improving the model’s generalizability on the target domain. This research tests the network on two datasets with varied working conditions, CWRU and Ottawa, and the findings demonstrate that the network is high robustness and accurate for multi-source domain transfer diagnosis in noisy environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».