Instantaneous Angular Speed Tracking of Rotating Machines Using a Bayesian Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate estimation of instantaneous angular speed is crucial for the condition monitoring and diagnosis of rotating machinery. Traditional methods often struggle in noisy, non-stationary, and multi-interfering source environments. This paper proposes a Bayesian framework for tracking instantaneous angular speed from vibration measurements, offering enhanced precision, robustness, and reliability. Our approach models the instantaneous angular speed as a hidden Markov process. The likelihood is derived from the observed spectrogram and the kinematics of the rotating machine, taking into account harmonics. A prior distribution is introduced to leverage the frequency’s continuity and incorporate domain-specific knowledge. By combining the prior and likelihood using Bayes’ theorem, we obtain the posterior distribution, which represents the probability of the instantaneous angular speed trajectory given the observed data. The Bayesian estimator is determined through Viterbi dynamic programming algorithm, yielding the most probable sequence of speed states even in the presence of significant noise. This approach effectively handles non-stationary signals and can adapt to varying operating conditions. Simulation results demonstrate the superior accuracy and robustness of our approach compared to state-of-the-art methods, especially under harsh conditions. This innovative methodology has significant potential for applications in predictive maintenance, fault detection, and improving the overall operational efficiency of rotating machinery in various industrial settings.
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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 | 0,000 |
| 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 ».