Research on a rapid pre-delivery inspection strategy for harmonic reducers
Notice bibliographique
Résumé
Harmonic reducers, which serve as integral components in the kinetic transmission of industrial robots, significantly influence the comprehensive performance of the equipment. Before integration into the distribution network, meticulous quality assurance is imperative. A novel strategy for rapid pre-delivery inspection (PDI) of harmonic reducers is proposed to address the inefficiency in detection caused by the complexity of the assembly process. The core concept centers around integrating variational mode decomposition (VMD) and multi-scale one-dimensional convolutional neural network (MS-1DCNN) based on acoustic pressure signals. Initially, a test rig is devised to capture one-dimensional raw acoustic pressure signals from harmonic reducers. Furthermore, sparrow search algorithm is employed to determine the optimal parameter combination [ K, α] for VMD. The acoustic pressure signals can be decomposed into intrinsic mode functions (IMFs) of diverse characteristic scales. Subsequently, effective IMFs are selected by Pearson correlation coefficient, and all such components are superimposed to form the reconstructed signals. Finally, the MS-1DCNN discriminant model is established for rapid PDI of harmonic reducers. The experimental results show that VMD-MS-1DCNN achieves an outstanding recognition accuracy of 99.45% in identifying harmonic reducers, offering a unique perspective and promising industrial applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».