Dålig arbetsmiljö leder till ofta förekommande fel i planetväxeltågen. Men komplex struktur och variabel överföring gör vibrationssignalen starkt icke-linjär och icke-stationär, vilket ger stora problem till feldiagnos. En metod för diagnos av planetarisk växelfel via bildextraktion baserad på flera centrala frekvenser och vibrationssignalfrekvensspektrum föreslås. Den ursprungliga vibrationssignalen bryts ned genom nedbrytning i variationsläge (VMD), och fyra komponenter med smala band och oberoende centrala frekvenser bryts ned. För att behålla den ursprungliga vibrationssignalens funktionsspektrum så långt det är möjligt avlyssnas motsvarande funktionsband från frekvensspektrumet för den ursprungliga vibrationssignalen baserat på varje komponents centrala frekvens. Därefter, funktionen bilder av felsignaler är konstruerade som ingångar av konvolutionen neurala nätverket (CNN), och parametrarna i neurala nätverket optimeras genom prov utbildning. Slutligen används det optimerade CNN för att identifiera felsignaler. Den totala feligenkänningsgraden är upp till 98,75 %. Jämfört med de funktionsband som extraheras direkt från komponentspektrumen behöver extraktionsmetoden för de funktionsband som föreslås i detta dokument färre iterationer under samma nätverksstruktur. Den metod för planetarisk kuggfelsdiagnos som föreslås i detta dokument är effektiv.
I REF föreslås en metod för feldiagnos av planetväxeln via bildextraktion baserad på flera centrala frekvenser och vibrationssignalfrekvensspektrum.
Planetary Gear Fault Diagnosis via Feature Image Extraction Based on Multi Central Frequencies and Vibration Signal Frequency Spectrum
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}