Monitoramento de condições da máquina de tufos de grama artificial

(1) Consulte a literatura relevante, compreenda totalmente o histórico de desenvolvimento e a situação atual do monitoramento de condições e diagnóstico de falhas no país e no exterior e determine os métodos de pesquisa de monitoramento de condições e diagnóstico de falhas. O sistema de eixo principal e o princípio de funcionamento da máquina tufadora de grama artificial são estudados, e as falhas comuns e fontes de vibração da máquina tufadora são estudadas. Com base na análise do monitoramento de falhas da máquina de tufos, é determinado o objeto de monitoramento do sistema - o rolamento de transmissão no eixo principal. A estrutura geral do sistema de monitoramento de condições e diagnóstico de falhas é projetada, o método de transmissão de dados e o método de acesso remoto são determinados e o hardware do sistema é projetado.

(2) O método de análise tempo-frequência é estudado - o aliasing modal e o efeito final que afetam o desempenho do método EMD são estudados. Visando as deficiências do método EMD, é feita uma melhoria adicional com base no método EEMD, e é proposto um método I-EEMD adaptativo. O sinal é usado para comprovar a eficácia do método.

(3) O método de reconhecimento de padrões baseado em máquina de vetores de suporte (SVM) é estudado, e a seleção adaptativa de parâmetros SVM baseada em algoritmo genético é proposta. A função de parâmetro-entropia dinâmica não linear é estudada, e o valor do parâmetro da função de entropia difusa é estudado. É ainda proposto realizar a decomposição I-EEMD do sinal de falha para obter o efeito da análise multinível. O coeficiente é usado para selecionar o FMI efetivo, e o valor da entropia difusa é calculado como o recurso do sinal de falha e, em seguida, inserido no SVM para diagnóstico de falhas. Realizando a verificação de exemplo, o modelo treinado classifica as amostras de teste e identifica efetivamente as informações de falha.

(4) A estrutura do programa do processador de mensagens da fila é usada para realizar o reconhecimento de padrões do diagnóstico de falhas. O sistema realiza a coleta, transmissão, armazenamento, análise e diagnóstico de falhas do sinal de vibração.

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