A light-weight factorized convolutions based dual-input fuzzy-CNN for efficient motor bearing fault diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Efficient and timely identification of bearing faults is imperative to ensure operational normalcy, reduced down-times and health hazards in motor fault tolerant control systems. This paper proposes a fault diagnosis method that combines the vibration information with time-varying rotational speed for effective fault diagnosis under non-stationary conditions. The complex wavelet transform is used to encode both the vibrational and rotational signals in 2d representations for spatial feature extraction. An efficient algorithm is proposed to select the mother wavelet with the least average entropy. Moreover, a spatial decomposition-based approach using factorised convolutions is used to create a light-weight fuzzy convolutional neural network named Split-Operation Fuzzy Convolutional Neural Network (SOF-CNN) for semi rule-based feature extraction and classification. The performance was evaluated on the University of Ottawa (UOO) dataset for multiple speed conditions and cross-condition validation with the highest accuracy yield being 99.92% from the fourth condition and 3rd trial acquired via averaged 10-Fold Cross Validation. The average accuracy yield across all the scenario was 99.89% with 64.73% being the highest accuracy for cross-condition validation. The performance was evaluated across a diverse range of evaluation criterion including both quantitative and statistical tests.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».