(1) 관련 문헌을 참조하고 국내외 상태 모니터링 및 결함 진단의 개발 이력 및 현재 상황을 완전히 이해하고 상태 모니터링 및 결함 진단의 연구 방법을 결정합니다. 인조 잔디 터프팅 기계의 주축 시스템과 작동 원리를 연구하고 터프팅 기계의 일반적인 결함과 진동 원인을 연구합니다. 터프팅 기계의 결함 모니터링 분석을 기반으로 시스템의 모니터링 대상인 메인 샤프트의 변속기 베어링이 결정됩니다. 상태 감시 및 고장 진단 시스템의 전체 구조를 설계하고, 데이터 전송 방식 및 원격 접속 방식을 결정하며, 시스템 하드웨어를 설계한다.
(2) 시간-주파수 분석 방법을 연구한다. EMD 방법의 성능에 영향을 미치는 모달 에일리어싱과 최종 효과를 연구한다. EMD 방식의 단점을 보완하여 EEMD 방식을 기반으로 더욱 개선된 적응형 I-EEMD 방식이 제안되었다. 신호는 방법의 효율성을 증명하는 데 사용됩니다.
(3) SVM(Support Vector Machine) 기반의 패턴 인식 방법을 연구하고, 유전자 알고리즘 기반 SVM 매개변수의 적응적 선택을 제안한다. 비선형 동적 매개변수-엔트로피 함수를 연구하고, 퍼지 엔트로피 함수의 매개변수 값을 연구한다. 다단계 분석 효과를 달성하기 위해 결함 신호의 I-EEMD 분해를 수행하는 것이 더 제안되었습니다. 계수는 유효 IMF를 선택하는 데 사용되며 퍼지 엔트로피 값은 결함 신호 특성으로 계산된 후 결함 진단을 위해 SVM에 입력됩니다. 예제 검증을 수행하면 훈련된 모델이 테스트 샘플을 분류하고 결함 정보를 효과적으로 식별합니다.
(4) 큐 메시지 프로세서의 프로그램 구조는 오류 진단의 패턴 인식을 실현하는 데 사용됩니다. 시스템은 진동 신호의 수집, 전송, 저장, 분석 및 결함 진단을 실현합니다.
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