Monitoreo del estado de la máquina de mechones de césped artificial

(1) Consultar literatura relevante, comprender completamente el historial de desarrollo y la situación actual del monitoreo de condiciones y el diagnóstico de fallas en el país y en el extranjero, y determinar los métodos de investigación de monitoreo de condiciones y diagnóstico de fallas. Se estudian el sistema de eje principal y el principio de funcionamiento de la máquina de mechones de césped artificial, y se estudian las fallas comunes y las fuentes de vibración de la máquina de mechones. Con base en el análisis del monitoreo de fallas de la máquina tufting, se determina el objeto de monitoreo del sistema: el cojinete de transmisión en el eje principal. Se diseña la estructura general del sistema de monitoreo de condición y diagnóstico de fallas, se determina el método de transmisión de datos y el método de acceso remoto y se diseña el hardware del sistema.

(2) Se estudia el método de análisis tiempo-frecuencia: se estudian el alias modal y el efecto final que afectan el rendimiento del método EMD. Para corregir las deficiencias del método EMD, se realiza una mejora adicional sobre la base del método EEMD y se propone un método I-EEMD adaptativo. La señal se utiliza para demostrar la eficacia del método.

(3) Se estudia el método de reconocimiento de patrones basado en máquina de vectores de soporte (SVM) y se propone la selección adaptativa de parámetros SVM basada en algoritmo genético. Se estudia la función de entropía de parámetros dinámicos no lineales y el valor del parámetro de la función de entropía difusa. Se propone además realizar la descomposición I-EEMD de la señal de falla para lograr el efecto de análisis multinivel. El coeficiente se utiliza para seleccionar el IMF efectivo y el valor de entropía difusa se calcula como la característica de señal de falla y luego se ingresa en el SVM para el diagnóstico de fallas. Al llevar a cabo una verificación de ejemplo, el modelo entrenado clasifica las muestras de prueba e identifica efectivamente la información de falla.

(4) La estructura del programa del procesador de mensajes en cola se utiliza para realizar el reconocimiento de patrones del diagnóstico de fallas. El sistema realiza la recopilación, transmisión, almacenamiento, análisis y diagnóstico de fallas de la señal de vibración.

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