論文の概要: HUST bearing: a practical dataset for ball bearing fault diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12533v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 09:38:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 14:05:04.502032
• Title: HUST bearing: a practical dataset for ball bearing fault diagnosis
• Title（参考訳）: HUST Bearing:ボールベアリング断層診断のための実践的データセット
• Authors: Nguyen Duc Thuan and Hoang Si Hong
• Abstract要約: 本データセットは, 作業条件下での5種類の軸受上での6種類の欠陥の生振動データを含む。 データセットのベアリング障害を特定するために、古典的な機械学習分類法が多数使用されている。 データセットに対する実験結果は、分類タスクで最大100%、教師なし転帰学習では60-80%の精度で分岐する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce a practical dataset named HUST bearing, that provides a large set of vibration data on different ball bearings. This dataset contains 90 raw vibration data of 6 types of defects (inner crack, outer crack, ball crack, and their 2-combinations) on 5 types of bearing at 3 working conditions with the sample rate of 51,200 samples per second. We established the envelope analysis and order tracking analysis on the introduced dataset to allow an initial evaluation of the data. A number of classical machine learning classification methods are used to identify bearing faults of the dataset using features in different domains. The typical advanced unsupervised transfer learning algorithms also perform to observe the transferability of knowledge among parts of the dataset. The experimental results of examined methods on the dataset gain divergent accuracy up to 100% on classification task and 60-80% on unsupervised transfer learning task.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,異なる球軸受の振動データに対して,大量の振動データを提供するハスト軸受という実用的なデータセットを提案する。 このデータセットは、90種類の生振動データ(インナークラック、アウタークラック、ボールクラック、およびそれらの2-コンビネーション)を3つの作業条件で5種類の軸受に格納し、サンプルレートは毎秒51,200サンプルである。 導入したデータセットのエンベロープ解析と順序追跡分析を確立し,データの初期評価を可能にした。 多くの古典的機械学習分類法は、異なるドメインの特徴を用いてデータセットのベアリング障害を特定するために用いられる。 典型的な教師なし転送学習アルゴリズムは、データセット内の知識の転送可能性を監視するためにも機能する。 データセットに対する検討手法の実験結果は、分類タスクで100%、教師なし転帰学習で60-80%の精度で分岐する。

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