A bearing fault diagnosis method based on the fusion of dynamic separable CNN and LSTM
Notice bibliographique
Résumé
As a core component of rotating machinery, the operational status of bearings directly affects the safety and reliability of equipment. Timely and accurate fault diagnosis is of great significance for preventing malignant accidents and reducing maintenance costs. To address the above issues, this paper proposes a bearing fault diagnosis method based on the fusion model of Relative Angle Matrix, Dynamic Separable Multi-scale Convolutional Neural Network, and Long Short-Term Memory network. This method first converts one-dimensional vibration signals into two-dimensional images through RAM, retaining the temporal correlation and amplitude information of the signals. Then, building on the Convolutional Neural Network architecture, a Dynamic Separable Convolution Module is constructed. By optimizing convolutional operations, this module significantly reduces the number of learnable parameters and computational overhead. Specifically, it leverages dynamic separable convolution to extract spatial features from image-derived signals; meanwhile, it is integrated with a Long Short-Term Memory network to capture temporal dependencies in feature sequences. Finally, the proposed method was tested on the public bearing dataset of Case Western Reserve University, and its diagnostic precision reached 95.4%, which is higher than that of current mainstream methods. The experimental results indicate that the algorithm exhibits high accuracy and efficiency in fault diagnosis tasks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».