SAFO: Serial Amplitude Modulation–Frequency Modulation Operator for Multichannel Multicomponent Signal Decomposition and Its Application to Rolling Bearing Fault Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
The amplitude modulation-frequency modulation operator (AFO) is an extension of the operator-based signal decomposition method, which uses the amplitude modulation-frequency modulation (AM-FM) signals as the basis functions. In this article, the single-channel AFO is extended to the multichannel case with the serial AFO (SAFO) proposed for multichannel signal decomposition. The proposed SAFO approach uses a concatenation technique to concatenate the multichannel signals into a single-channel signal and then the 1-D signal decomposition method AFO is used to deal with the obtained signal for obtaining several components. Ultimately, the final components are obtained by de-concatenating the 1-D components into multichannel status. SAFO preserves the original essence of AFO and its advantages. Then, a new fault diagnosis method for the rolling bearing is established based on the proposed SAFO for multichannel signal decomposition, the effective weighted sparse kurtosis (EWSK) indicator for the selection of modes containing rich feature information and the square envelope spectrum (SES) for fault information demodulation. Subsequently, the comparison of simulations and measured data is made and the analysis results demonstrate that the SAFO method is superior to the compared methods in the extraction of prominent and feature-rich fault features and fault diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».