El uso de la máquina de mechones de césped artificial

Los contenidos y métodos específicos de la investigación son los siguientes:

(1) Verifique la literatura relevante, comprenda 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 determine 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 de la máquina de mechones y la fuente de excitación de vibración. 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 de tiempo-frecuencia: se estudian el alias de modo y los efectos del punto final que afectan el rendimiento del método EMD. Para corregir las deficiencias del método EMD, se introdujeron mejoras adicionales sobre la base del método EEMD y se propuso un método I-EEMD adaptativo. Se utilizaron señales 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. Además, se propone descomponer la señal de falla mediante I-EEMD para lograr el efecto de análisis multinivel. El IMF efectivo se selecciona mediante coeficiente y su valor de entropía difusa se calcula como la característica de la señal de falla, que se ingresa en SVM para el diagnóstico de fallas. Se lleva a cabo la verificación de instancias y el modelo obtenido del entrenamiento 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 adquisición, transmisión, almacenamiento, análisis y diagnóstico de fallas de la señal de vibración.

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