An Interpretable Sparse Fourier-Based Convolutional Neural Network (SpFFT-CNN) for Eccentricity Faults Classification
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an interpretable frequency-domain approach for fault classification in synchronous machines using a Sparse Fourier-based Convolutional Neural Network (SpFFT-CNN). The method extends a time-domain convolutional neural network by integrating learnable spectral weights that operate directly in the frequency domain. These weights adaptively emphasize the harmonic components that contribute most to class separation, allowing the network to identify discriminative frequency regions for different fault conditions. The model was applied to current signals containing healthy and eccentric faults under three preprocessing configurations: with DC (direct current) component, without DC, and without mean. The harmonic spectra learned in each case reveal consistent frequency patterns that remain stable across all the model variants, confirming that the network captures genuine spectral characteristics. The higher harmonics consistently define mixed eccentricity, the lower harmonics dominate dynamic eccentricity, and static eccentricity maintains an overlap that is more pronounced when DC is retained. The results demonstrate that the SpFFT-CNN not only achieves a perfect fault classification but also provides a transparent interpretation of the underlying frequency structure. This framework bridges signal-based analysis and deep learning by linking classification accuracy directly to harmonic interpretability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».