(1) 関連文献を参照し、国内外の状態監視と故障診断の発展の歴史と現状を十分に理解し、状態監視と故障診断の研究方法を決定します。人工芝タフティングマシンの主軸システムと動作原理を研究し,タフティングマシンの一般的な故障と振動源を研究した。タフティングマシンの故障監視の分析に基づいて、システムの監視対象である主軸のトランスミッションベアリングが決定されます。状態監視・故障診断システムの全体構成を設計し、データ伝送方式やリモートアクセス方式を決定し、システムのハードウェアを設計します。
(2) 時間周波数解析法を研究します。EMD 法の性能に影響を与えるモーダルエイリアシングとエンド効果を研究します。 EMD 法の欠点に着目し、EEMD 法に基づいてさらなる改良が行われ、適応型 I-EEMD 法が提案されています。信号は、方法の有効性を証明するために使用されます。
(3)サポートベクターマシン(SVM)に基づくパターン認識方法を研究し,遺伝的アルゴリズムに基づくSVMパラメータの適応的選択を提案した。非線形動的パラメータエントロピー関数を研究し,ファジィエントロピー関数のパラメータ値を研究した。さらに、マルチレベル解析の効果を達成するために故障信号の I-EEMD 分解を実行することが提案されています。係数は有効な IMF を選択するために使用され、ファジー エントロピー値が故障信号特徴として計算され、故障診断のために SVM に入力されます。サンプル検証を実行すると、トレーニングされたモデルがテスト サンプルを分類し、障害情報を効果的に特定します。
(4) キューメッセージプロセッサのプログラム構造は、故障診断のパターン認識を実現するために使用されます。振動信号の収集、伝送、保存、解析、故障診断を実現します。
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