A framework for the automated parameterization of a sensorless bearing fault detection pipeline
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 53
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_APRIE-10-4_001
تاریخ نمایه سازی: 16 آذر 1402
چکیده مقاله:
This study proposes a framework for the automated hyperparameter optimization of a bearing fault detection pipeline for Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSMs) without the need for external sensors. An Automated Machine Learning (AutoML) pipeline search is performed through genetic optimization to reduce human-induced bias due to inappropriate parameterizations. A search space is defined, which includes general methods of signal processing and manipulation as well as methods tailored to the respective task and domain. The proposed framework is evaluated on the bearing fault detection use case under real-world conditions. Considerations on the generalization of the deployed fault detection pipelines are also considered. Likewise, attention was paid to experimental studies for evaluations of the robustness of the fault detection pipeline to variations of the motors working condition parameters between the training and test domain.
نویسندگان
Tobias Wagner
Department of Electrical Drives and Controls, Bosch Rexroth AG, Ulm, Germany.
Alexander Gepperth
Department of Applied Computer Science, Fulda University of Applied Sciences, Fulda, Germany.
Elmar Engels
Department of Electrical Engineering, Fulda University of Applied Sciences, Fulda, Germany.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :