Sammanfattning av denna webbsida: Det finns växande krav på tillståndsbaserad övervakning av växellådor, och tekniker för att förbättra tillförlitligheten, effektiviteten och noggrannheten vid feldiagnos anses vara värdefulla bidrag. Feature val är fortfarande en viktig aspekt i maskininlärning-baserad diagnos för att nå bra prestanda i diagnossystemet. Huvudsyftet med denna forskning är att föreslå en flerstegsmekanism för urval av funktioner för att välja de bästa tillståndsparametrarna för tid, frekvens och tidfrekvensdomäner, som extraheras från vibrationssignaler för feldiagnos i växellådor. Urvalet baseras på genetiska algoritmer och föreslår i varje steg en ny delmängd av de bästa egenskaperna för klassificeringen prestanda i en övervakad miljö. De valda funktionerna förstärks i varje steg och används som ingång för en neural nätverk klassificerare i nästa steg, medan en ny delmängd av funktionskandidater behandlas av urvalsprocessen. Till följd av detta är den inneboende utforskningen och exploateringen av de genetiska algoritmerna för att hitta de bästa lösningarna på urvalsproblemet lokalt fokuserad. Sensorerna 2015, 15 23904 inflygning testas på ett dataset från en riktig testbädd med flera felklasser under olika körförhållanden av belastning och hastighet. Modellprestandan för diagnos är över 98%.
Cerrada m.fl. i REF exponera en flerstegsmekanism för urval av funktioner för att välja den bästa uppsättningen tillståndsparametrar baserade på tid, frekvens och tidfrekvensdomäner från vibrationssignaler för feldiagnos i växellådor.
Multi-Stage Feature Selection by Using Genetic Algorithms for Fault Diagnosis in Gearboxes Based on Vibration Signal
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}