論文の概要: Generalised envelope spectrum-based signal-to-noise objectives: Formulation, optimisation and application for gear fault detection under time-varying speed conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00727v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 21:35:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 21:02:11.708282
• Title: Generalised envelope spectrum-based signal-to-noise objectives: Formulation, optimisation and application for gear fault detection under time-varying speed conditions
• Title（参考訳）: 一般化エンベロープスペクトルに基づく信号対雑音目標:時間変化速度条件下でのギヤ故障検出のための定式化、最適化および応用
• Authors: Stephan Schmidt, Daniel N. Wilke, Konstantinos C. Gryllias,
• Abstract要約: 断層検出は、主に正方形エンベロープスペクトルにおける断層成分の卓越性を利用する。 提案した一般化エンベロープスペクトルに基づく信号-雑音比から,新しい最適フィルタ目的関数を導出した。 提案した目的から導出された4つの目的関数は、3つの実験データセットで5つの重要な手法を効果的に上回った。
• 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: In vibration-based condition monitoring, optimal filter design improves fault detection by enhancing weak fault signatures within vibration signals. This process involves optimising a derived objective function from a defined objective. The objectives are often based on proxy health indicators to determine the filter's parameters. However, these indicators can be compromised by irrelevant extraneous signal components and fluctuating operational conditions, affecting the filter's efficacy. Fault detection primarily uses the fault component's prominence in the squared envelope spectrum, quantified by a squared envelope spectrum-based signal-to-noise ratio. New optimal filter objective functions are derived from the proposed generalised envelope spectrum-based signal-to-noise objective for machines operating under variable speed conditions. Instead of optimising proxy health indicators, the optimal filter coefficients of the formulation directly maximise the squared envelope spectrum-based signal-to-noise ratio over targeted frequency bands using standard gradient-based optimisers. Four derived objective functions from the proposed objective effectively outperform five prominent methods in tests on three experimental datasets.
• Abstract（参考訳）: 振動に基づく条件モニタリングにおいて、最適フィルタ設計は、振動信号内の弱い故障信号を強化することにより、故障検出を改善する。 このプロセスは、定義された目的物から導出された目的関数を最適化する。 目的はしばしば、フィルタのパラメータを決定するためのプロキシヘルス指標に基づいています。 しかし、これらの指標は、無関係な外部信号成分と変動する運用条件によって妥協され、フィルタの有効性に影響を及ぼす。 断層検出は主に、正方形エンベロープスペクトルにおける断層成分の卓越度を用いており、正方形エンベロープスペクトルに基づく信号-雑音比によって定量化されている。 新しい最適フィルタ目的関数は,可変速度条件下で動作する機械に対して提案した一般化エンベロープスペクトルに基づく信号対雑音目的関数から導出される。 プロキシの健康指標を最適化する代わりに、定式化の最適フィルタ係数は、標準勾配に基づくオプティマイザを用いて、ターゲット周波数帯の2乗エンベロープスペクトルに基づく信号-雑音比を直接最大化する。 提案した目的から導出された4つの目的関数は、3つの実験データセットで5つの重要な手法を効果的に上回った。

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