Het gebruik van een kunstgras-tuftmachine

De specifieke onderzoeksinhoud en -methoden zijn als volgt:

(1) Controleer de relevante literatuur, begrijp volledig de ontwikkelingsgeschiedenis en huidige situatie van condition monitoring en foutdiagnose in binnen- en buitenland, en bepaal de onderzoeksmethoden van condition monitoring en foutdiagnose. Het hoofdassysteem en het werkingsprincipe van de kunstgrastuftmachine worden bestudeerd, en de veel voorkomende fouten van de tuftmachine en de excitatiebron van trillingen worden bestudeerd. Op basis van de analyse van de foutbewaking van de tuftmachine wordt het bewakingsobject van het systeem – het transmissielager op de hoofdas – bepaald. De algemene structuur van het conditiebewakings- en foutdiagnosesysteem is ontworpen, de datatransmissiemethode en de externe toegangmethode zijn bepaald en de systeemhardware is ontworpen.

(2) De tijd-frequentieanalysemethode wordt bestudeerd - de mode-aliasing en eindpunteffecten die de prestaties van de EMD-methode beïnvloeden, worden bestudeerd. Met het oog op de tekortkomingen van de EMD-methode werden verdere verbeteringen aangebracht op basis van de EEMD-methode en werd een adaptieve I-EEMD-methode voorgesteld. Er werden signalen gebruikt om de effectiviteit van de methode aan te tonen.

(3) De patroonherkenningsmethode op basis van een support vector machine (SVM) wordt bestudeerd, en de adaptieve selectie van SVM-parameters op basis van een genetisch algoritme wordt voorgesteld. De niet-lineaire dynamische parameter-entropiefunctie wordt bestudeerd, en de parameterwaarde van de fuzzy entropiefunctie wordt bestudeerd. Verder wordt voorgesteld om het foutsignaal te ontleden door I-EEMD om het effect van analyse op meerdere niveaus te bereiken. De effectieve IMF wordt geselecteerd op basis van de coëfficiënt, en de vage entropiewaarde ervan wordt berekend als de karakteristiek van het foutsignaal, die wordt ingevoerd in SVM voor foutdiagnose. Instantieverificatie wordt uitgevoerd en het uit de training verkregen model classificeert de testmonsters en identificeert effectief de foutinformatie.

(4) De programmastructuur van de wachtrijberichtprocessor wordt gebruikt om de patroonherkenning van de foutdiagnose te realiseren. Het systeem realiseert de acquisitie, transmissie, opslag, analyse en foutdiagnose van het trillingssignaal.

https://www.wxmatale.com/