論文の概要: Deep Learning Approach to Bearing and Induction Motor Fault Diagnosis via Data Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11032v1
• Date: Tue, 20 May 2025 23:05:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.494656
• Title: Deep Learning Approach to Bearing and Induction Motor Fault Diagnosis via Data Fusion
• Title（参考訳）: データ融合による軸受・誘導電動機故障診断への深層学習アプローチ
• Authors: Mert Sehri, Merve Ertagrin, Ozal Yildirim, Ahmet Orhan, Patrick Dumond,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、加速度計とマイクロフォンデータを用いて、軸受と誘導運動の診断を行う。 センサー情報を効果的に組み合わせるために、Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networkが使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) are used to evaluate accelerometer and microphone data for bearing and induction motor diagnosis. A Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural network is used to combine sensor information effectively, highlighting the benefits of data fusion. This approach encourages researchers to focus on multi model diagnosis for constant speed data collection by proposing a comprehensive way to use deep learning and sensor fusion and encourages data scientists to collect more multi-sensor data, including acoustic and accelerometer datasets.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、加速度計とマイクロフォンデータを用いて、軸受と誘導運動の診断を行う。 センサー情報を効果的に組み合わせ、データ融合の利点を強調するために、LSTM(Long Short-Term Memory)リカレントニューラルネットワークが使用される。 このアプローチは、ディープラーニングとセンサフュージョンを使用する包括的な方法を提案することによって、一定の速度データ収集のためのマルチモデル診断に注力し、アコースティックや加速度計のデータセットを含む、より多くのマルチセンサーデータをデータサイエンティストが収集することを奨励する。

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