論文の概要: Vibration Analysis in Bearings for Failure Prevention using CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07057v2
• Date: Thu, 16 Jul 2020 15:52:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 06:32:25.535503
• Title: Vibration Analysis in Bearings for Failure Prevention using CNN
• Title（参考訳）: CNNを用いた軸受の振動解析
• Authors: Luis A. Pinedo-Sanchez, Diego A. Mercado-Ravell, Carlos A. Carballo-Monsivais
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて軸受の摩耗レベルを推定する手法を提案する。 提案した戦略の有効性は優れたものであり、最先端の他の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Timely failure detection for bearings is of great importance to prevent economic loses in the industry. In this article we propose a method based on Convolutional Neural Networks (CNN) to estimate the level of wear in bearings. First of all, an automatic labeling of the raw vibration data is performed to obtain different levels of bearing wear, by means of the Root Mean Square features along with the Shannon's entropy to extract features from the raw data, which is then grouped in seven different classes using the K-means algorithm to obtain the labels. Then, the raw vibration data is converted into small square images, each sample of the data representing one pixel of the image. Following this, we propose a CNN model based on the AlexNet architecture to classify the wear level and diagnose the rotatory system. To train the network and validate our proposal, we use a dataset from the center of Intelligent Maintenance Systems (IMS), and extensively compare it with other methods reported in the literature. The effectiveness of the proposed strategy proved to be excellent, outperforming other approaches in the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 軸受のタイムリーな故障検出は、産業における経済損失を防ぐ上で非常に重要である。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて軸受の摩耗レベルを推定する手法を提案する。 まず、原振動データの自動ラベリングを行い、シャノンのエントロピーとともに、根平均正方形特徴を用いて、異なるベアリング摩耗レベルを得るとともに、原データから特徴を抽出することにより、k-meansアルゴリズムを用いて7つの異なるクラスにグループ分けしてラベルを得る。 そして、生の振動データを小さな正方形画像に変換し、画像の1ピクセルを表すデータのサンプルをそれぞれ表示する。 そこで本研究では,alexnetアーキテクチャに基づくcnnモデルを提案し,摩耗度を分類し,回転系を診断する。 ネットワークのトレーニングと提案の検証には,Intelligent maintenance Systems (IMS) の中心からのデータセットを使用し,文献に報告されている他の手法と広範囲に比較する。 提案手法の有効性は良好であり,最先端の他の手法よりも優れていた。

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