A Condition Monitoring Method via a New Signal Expansion Strategy for the Crystal Lifting and Rotating Mechanism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The crystal lifting and rotating mechanism (CLRM) is the key motion device during the growth process of monocrystalline silicon. The operation state of CLRM has a direct influence on the quality of the monocrystalline silicon. Typically, the CLRM operates at a slow speed with subtle changes in state and inconspicuous signal features, which makes it hard to effective diagnosis the working condition. In this paper, a vibration-signal-based diagnosis method is proposed to monitor the operation status of the CLRM. Firstly, the vibration signals are collected by the sensor installed on the certain location of the CLRM. A signal expansion strategy is then designed to extent the original signal by integration of variational mode decomposition and canonical polyadic decomposition. The characteristic of the signal is enriched. After that, the features of the expanded signals are extracted using permutation entropy, followed by the K-nearest neighbor classification. Three representative experiments are conducted to verify the performance of the proposed method using different datasets, including the benchmark vibration signal dataset, signals acquired from the experimental platform established by our laboratory, and the signals acquired during the actual growth process of monocrystalline silicon.
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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 découle