Sammanfattning av denna webbsida: Artificiell intelligens (AI) tekniker, som effektivt kan analysera massiva mängder av feldata och automatiskt ge exakta diagnosresultat, har i stor utsträckning tillämpats på feldiagnos av roterande maskiner. Konventionella AI-metoder tillämpas med hjälp av funktioner som valts av en mänsklig operatör, som extraheras manuellt baserat på diagnostiska tekniker och fältexpertis. Att utveckla robusta funktioner för varje diagnostiskt ändamål är dock ofta arbetsintensivt och tidskrävande, och de funktioner som utvinns för en specifik uppgift kan vara olämpliga för andra. I detta papper, en ny AI metod baserad på en djup tro nätverk (DBN) föreslås för oövervakad feldiagnos av en växel överföringskedja, och den genetiska algoritmen används för att optimera de strukturella parametrarna i nätverket. Jämfört med de konventionella AI-metoderna kan den föreslagna metoden adaptivt utnyttja robusta funktioner relaterade till fel genom oövervakad funktionsinlärning, vilket kräver mindre förkunskaper om signalbehandlingstekniker och diagnostisk expertis. Dessutom är det mer kraftfullt att modellera komplexa strukturerade data. Den föreslagna metodens effektivitet valideras med hjälp av datauppsättningar från rullande lager och växellåda. För att visa överlägsenheten av den föreslagna metoden, dess prestanda jämförs med två välkända klassificerare, dvs. bakåtutbredning neurala nätverk (BPN) och stöd vektor maskin (SVM). Felklassificeringsnoggrannheten är 99,26 % för rullande lager och 100 % för växellåda vid användning av den föreslagna metoden, som är mycket högre än för de två andra metoderna.
Han och Al. REF presentera en metod baserad på en djup tro nätverk (DBN) för oövervakad feldiagnos av en växel överföringskedja.
Unsupervised Fault Diagnosis of a Gear Transmission Chain Using a Deep Belief Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}