Механик диагностика өлкәсендә мөһим үсеш буларак, яңа тикшеренү модуляция сигнал биспектрын (MSB) конволюцион нейрон челтәрләре (CNN) белән берләштерүнең җитешсезлекләрне диагностикалау өчен нәтиҗәлелеген күрсәтте.спираль конуслы шестерняларБу инновацион алым югары җитештерүчәнлекле редукторлар өчен югарырак төгәллек, тизрәк ачыклау һәм акыллырак диагностик система вәгъдә итә.аэрокосмик, автомобиль һәм сәнәгать кушымталары.

Спиральконуслы шестерняларюгары моментлы җиһазларда, вертолетларда, диңгез хәрәкәт системаларында һәм авыр йөк машиналарында очрый торган сәнәгать редукторларында очрый торган мөһим трансмиссия компонентлары. Катлаулы геометриясе һәм эксплуатация шартлары аркасында, чокырлар, тузу һәм теш сыну кебек теш җитешсезлекләрен иртә ачыклау техник яктан авыр булып кала. Традицион сигнал эшкәртү ысуллары еш кына шау-шу комачаулавы һәм сызыклы булмаган җитешсезлек характеристикалары белән көрәшә.

Яңа ысул ике этаплы җитешсезлекләрне диагностикалау системасын тәкъдим итә. Башта эшче җиһазлар системасы тарафыннан барлыкка китерелгән тибрәнү сигналлары модуляция сигналы биспектры (MSB) ярдәмендә анализлана, бу югарырак дәрәҗәдәге спектраль анализ ысулы, ул сигналның сызыклы булмаган һәм Гаусс булмаган үзенчәлекләрен нәтиҗәле рәвештә чагылдыра. MSB гадәттә стандарт ешлык спектрларында яшеренгән нечкә модуляцияләнгән җитешсезлек үзенчәлекләрен ачыкларга ярдәм итә.

Аннары эшкәртелгән сигнал мәгълүматлары вакыт ешлыгы сурәтләренә әйләндерелә һәм югары дәрәҗәдәге җитешсезлек үзенчәлекләрен автоматик рәвештә аерып алырга һәм шестерня шартларын классификацияләргә сәләтле тирән өйрәнү моделе булган конволюцион нейрон челтәренә (CNN) кертелә. Бу CNN моделе төрле йөкләнеш һәм тизлек шартларында сәламәт шестерняларны, кечкенә җитешсезлекләрне һәм җитди зыяннарны аерырга өйрәтелә.

Махсус эшләнгән спираль конуслы тешле сынау җайланмасында үткәрелгән эксперименталь нәтиҗәләр MSB CNN ысулының 97% тан артык классификация төгәллегенә ирешүен күрсәтә, FFT нигезендәге анализ кебек традицион ысуллардан һәм хәтта чимал тибрәнү мәгълүматларына нигезләнгән башка тирән өйрәнү ысулларыннан да яхшырак нәтиҗә бирә. Моннан тыш, бу гибрид модель фон шау-шуына ныклы каршы тора, бу аны реаль дөнья сәнәгать кушымталары өчен яраклы итә.

Модуляция сигналы биспектрын CNN белән интеграцияләү җитешсезлекләрне тану эшчәнлеген яхшыртып кына калмый, ә кул белән эшләүгә бәйлелекне дә киметә, бу процесс гадәттә вакытны ала һәм белгечлеккә бәйле. Бу ысул масштабланырга мөмкин һәм аны башка әйләнүче машина компонентларына, мәсәлән, подшипникларга һәмпланетар шестернялар.

Бу тикшеренү Industry 4.0 һәм акыллы җитештерүнең киңрәк өлкәсе өчен акыллы җитешсезлекләрне диагностикалау системаларын эшләүдә алга китеш булып тора. Автоматлаштыру һәм машиналарның ышанычлылыгы барган саен мөһимрәк булып киткәч,