Abstract: J. W. Kim, Y. S. Bae (2025)

Proceedings of the 14th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA2025), 204–207p. (2025) DOI:10.1109/ISPA66905.2025.11259102

Quantifying Factor Effects in Signal-to-Image Fault Detect and Diagnosis

Fault detection and diagnosis (FDD) is a cornerstone of predictive maintenance, preventing costly, unscheduled downtime by detecting incipient faults before they escalate. However, FDD for rotating machinery still hinge on where sensors are mounted, which axes are used, how long the input window is, and how vibration is transformed into images. Previous studies have generally fixed these factors rather than quantifying them. We close this gap with a 2x4x3x5 full-factorial evaluation on MAFAULDA, varying bearing location (inner/outer), sensor axis (axial, radial, tangential, tri-axial), input length (256/1024/4096), and Signal-to-Image Algorithms (STIM, GADF, MTF, RP, SDP) across 120 controlled configurations under a fixed ResNet-50 pipeline. We report both fault classification accuracy and processing time required for Signal to Image algorithms respectively. From that result, we analyze main and interaction effects, and derive actionable design rules. Results reveal factor level trends: tri-axial sensing outperforms single-axis inputs (with tangential strongest among singles); longer windows improve accuracy; STIM/GADF lead on average; and outer placement yields a modest gain. Latency-wise, STIM is most efficient and nearly length- invariant, GADF is moderate, while MTF/RP grow steeply with longer windows. Rather than emphasizing a single best configuration, this work provides the first systematic quantification of how sensing geometry and Signal to Image choices jointly affect FDD performance and cost, offering reproducible, evidence-based guidelines.

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