Stacking deep learning models to analyse vibration and current signatures in rotating machinery
Notice bibliographique
Résumé
Purpose We explore the enhancement of deep learning (DL) algorithms from time series data analysis for rotating machinery monitoring. Design/methodology/approach Our proposed method combines the strengths of three distinct neural network architectures: a Multilayer Perceptron (MLP), a Long Short-Term Memory (LSTM) and a Convolutional Neural Network (CNN). The skills of each architecture allow us to tune them to process data from time, frequency and time-frequency domains, respectively. The multi-domain stacking approach has proven effective, confirming its versatility and potential for applicability in several diagnostic scenarios on industry applications. Findings It is challenging to work with high-quality and extensive datasets, remarkably like electrical currents. Electrical current can be interpreted in time, frequency and time-frequency domains. Multi-domain stacking DL models can be tuned to be more suitable for electrical current analysis. Multi-domain stacking approach has applicability in several diagnostic scenarios in industry applications. Originality/value We introduce a novel approach to fault detection by exploiting machine learning algorithms and signal processing techniques across time, frequency and time-frequency domains. Our method integrates data from these domains using three specialized neural network architectures: MLP for structured data from the Fast Fourier Transform (FFT), CNN for matrix-like data from spectrograms and LSTM networks for sequential data with dependencies over time. We stack these specialized architectures to form a neural network framework that enhances data utility, improving classification accuracy rate and noise robustness. It is applicable not only to electrical signal analysis but also to vibration data, offering broad potential for preventive maintenance and operational safety across various industry applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».