Sammanfattning av denna webbsida: En feldiagnos baserad på multisensordatafusion är ett lovande verktyg för att hantera komplicerade problem med skadedetektering av mekaniska system. Detta tillvägagångssätt lider dock av två utmaningar, nämligen 1) egenskapsextraktion från olika typer av sensoriska data och 2) valet av lämplig fusionsnivå. Det är vanligtvis svårt att välja en optimal funktion eller fusionsnivå för en specifik feldiagnos uppgift, och omfattande domän expertis och mänskligt arbete är också mycket nödvändigt under dessa val. För att ta itu med dessa två utmaningar föreslår vi en adaptiv multisensordatafusionsmetod baserad på djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) för feldiagnos. Den föreslagna metoden kan lära sig funktioner från rådata och optimera en kombination av olika fusionsnivåer adaptivt för att uppfylla kraven för eventuella feldiagnos uppgift. Den föreslagna metoden provas med hjälp av en planetal provrigg för växellådor. Hantverksfunktioner, manuellt utvalda fusionsnivåer, enstaka sensoriska data och två traditionella intelligenta modeller, back-propagation neurala nätverk (BPN) och en stödvektor maskin (SVM), används som jämförelser i experimentet. Resultaten visar att den föreslagna metoden effektivt kan detektera förhållandena i den planetariska växellådan med bästa diagnosnoggrannhet bland alla jämförande metoder i experimentet.
Till exempel Jing et al. I REF föreslogs en adaptiv multisensordatafusionsmetod baserad på djup CNN för feldiagnos med data från flera olika tidsserier som indata.
An Adaptive Multi-Sensor Data Fusion Method Based on Deep Convolutional Neural Networks for Fault Diagnosis of Planetary Gearbox
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}