Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning-Based Unbalance Detection of a Rotating Shaft Using Vibration Data

論文の概要: Machine Learning-Based Unbalance Detection of a Rotating Shaft Using Vibration Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12742v3
Date: Fri, 31 Jul 2020 14:01:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 00:50:13.279197
Title: Machine Learning-Based Unbalance Detection of a Rotating Shaft Using Vibration Data
Title（参考訳）: 振動データを用いた回転軸の機械学習による不均衡検出
Authors: Oliver Mey, Willi Neudeck, Andr\'e Schneider and Olaf Enge-Rosenblatt
Abstract要約: アンバランス検出のためのアルゴリズムの開発と評価の基礎となるデータセットを公表する。各アンバランス強度に対して、開発と評価データセットが利用可能である。評価データセット上での予測精度は98.6%であり、完全に接続されたニューラルネットワークで最良の結果が得られる。
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: Fault detection at rotating machinery with the help of vibration sensors offers the possibility to detect damage to machines at an early stage and to prevent production downtimes by taking appropriate measures. The analysis of the vibration data using methods of machine learning promises a significant reduction in the associated analysis effort and a further improvement in diagnostic accuracy. Here we publish a dataset which is used as a basis for the development and evaluation of algorithms for unbalance detection. For this purpose, unbalances of various sizes were attached to a rotating shaft using a 3D-printed holder. In a speed range from approx. 630 RPM to 2330 RPM, three sensors were used to record vibrations on the rotating shaft at a sampling rate of 4096 values per second. A development and an evaluation dataset are available for each unbalance strength. Using the dataset recorded in this way, fully connected and convolutional neural networks, Hidden Markov Models and Random Forest classifications on the basis of automatically extracted time series features were tested. With a prediction accuracy of 98.6 % on the evaluation dataset, the best result could be achieved with a fully-connected neural network that receives the scaled FFT-transformed vibration data as input.
Abstract（参考訳）: 振動センサによる回転機械の故障検出は、早期に機械の損傷を検知し、適切な対策を講じて生産停止を防ぐことができる。機械学習を用いた振動データの解析は、関連する分析労力の大幅な削減と、さらなる診断精度の向上を約束する。ここでは、アンバランス検出のためのアルゴリズムの開発と評価の基礎として使用されるデータセットを公開する。この目的のために3Dプリントホルダを用いて回転軸に様々な大きさのアンバランスを取付けた。速度は近似から近似まで。 630 RPMから2330 RPMの3つのセンサを用いて, 回転軸の振動を毎秒4096値のサンプリング速度で記録した。不均衡強度ごとに開発と評価データセットが利用可能である。このように記録されたデータセットを用いて、完全に接続された畳み込みニューラルネットワーク、Hidden Markov ModelsおよびRandom Forest分類を自動抽出時系列特徴に基づいてテストした。評価データセット上で98.6 %の予測精度で、スケールしたfft変換振動データを入力として受信する完全接続ニューラルネットワークを用いて、最良の結果が得られる。

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