論文の概要: Empirical Investigation of the Impact of Phase Information on Fault Diagnosis of Rotating Machinery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15344v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 11:41:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.966993
• Title: Empirical Investigation of the Impact of Phase Information on Fault Diagnosis of Rotating Machinery
• Title（参考訳）: 回転機械の故障診断における位相情報の影響に関する実証的研究
• Abstract要約: 本稿では,多軸振動データにおけるランダム位相変動に対処する2つの相認識前処理手法を提案する。 新たに構築したロータデータセットを用いて,2段階の学習フレームワークを用いて6つのディープラーニングアーキテクチャを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predictive maintenance of rotating machinery increasingly relies on vibration signals, yet most learning-based approaches either discard phase during spectral feature extraction or use raw time-waveforms without explicitly leveraging phase information. This paper introduces two phase-aware preprocessing strategies to address random phase variations in multi-axis vibration data: (1) three-axis independent phase adjustment that aligns each axis individually to zero phase (2) single-axis reference phase adjustment that preserves inter-axis relationships by applying uniform time shifts. Using a newly constructed rotor dataset acquired with a synchronized three-axis sensor, we evaluate six deep learning architectures under a two-stage learning framework. Results demonstrate architecture-independent improvements: the three-axis independent method achieves consistent gains (+2.7\% for Transformer), while the single-axis reference approach delivers superior performance with up to 96.2\% accuracy (+5.4\%) by preserving spatial phase relationships. These findings establish both phase alignment strategies as practical and scalable enhancements for predictive maintenance systems.
• Abstract（参考訳）: 回転機械の予測的メンテナンスは振動信号にますます依存するが、ほとんどの学習ベースのアプローチはスペクトル特徴抽出時に位相を破棄するか、位相情報を明示的に活用せずに生の時間波形を使用する。 本稿では,多軸振動データにおけるランダム位相変動に対処する2つの相認識前処理手法を提案する。(1)各軸を0相に個別に整列する3軸独立位相調整,(2)一様時間シフトを適用して軸間関係を維持する1軸参照位相調整。 シンクロナイズド3軸センサを用いて新たに構築したロータデータセットを用いて,2段階の学習枠組みの下で6つのディープラーニングアーキテクチャを評価する。 3軸独立法は一貫した利得(トランスフォーマーでは+2.7\%)を達成する一方、単一軸参照法は空間位相関係を保存することにより96.2\%(+5.4\%)の精度で優れた性能を提供する。 これらの知見は, 位相アライメント戦略を, 予測保守システムの実用的かつスケーラブルな拡張として確立した。

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