طبقه بندی عیوب جعبه‌دنده بر اساس سیگنال ارتعاشی حوزه زمان و یادگیری عمیق

پذیرفته شده برای ارائه شفاهی ، صفحه 1-10 (10) XML اصل مقاله (1.74 MB)
کد مقاله : 1013-ISAV2023 (R1)
نویسندگان
1ایران، تهران، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده مهندسی مکانیک و انرژی، دانشجوی کارشناسی ارشد
2ایران، تهران، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده مهندسی مکانیک و انرژی، استادیار
3ایران، تهران، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده مهندسی برق، استادیار
چکیده
با توجه به پیشرفت‌های اخیر تکنولوژی، رشد هوش مصنوعی و هم‌چنین افزایش حجم داده‌ها، پایش تجهیزات دستخوش تغییرات بزرگ گشته است. کلان داده‌ها که حاصل حجم زیادی از اندازه‌گیری‌ها و ثبت سوابق در پایگاه‌های داده هستند، اطلاعات ارزشمندی نظیر سابقه‌ی فعالیت در اختیار ما قرار می‌دهند. تشخیص خرابی در ماشین های سرعت متغیر به خاطر اثر تغییر سرعت روی ارتعاشات، دشواری بیشتری از ماشین های سرعت ثابت وجود دارد. در این پژوهش عیب‌یابی و طبقه بندی خرابی‌های یک جعبه‌دنده توسط شبکه عصبی پیچشی برای طبقه‌بندی 9 کلاس خرابی و یک کلاس نرمال (حالت سالم)‌ انجام شده است. برای این منظور سیگنال شتاب در حوزه زمان توسط دو سنسور شتاب سنج در شرایط کاری مختلف شامل سرعت و بارهای متفاوت ذخیره شده و بعد از عبور از یک پنجره با طول مشخص به عنوان ورودی به شبکه داده شده است. در نتایج آخر نیز با توجه به نمودارها می‌توان مشاهده کردکه دقت تشخیص عیوب شبکه عصبی پیچشی به 82 درصد رسیده است.
کلیدواژه ها
موضوعات
 
Title
.
Authors
مراجع

 1- Goyal, Deepam, B. S. Pabla, and S. S. Dhami. "Condition monitoring parameters for fault diagnosis of fixed axis gearbox: a review." Archives of Computational Methods in Engineering 24 (2017): 543-556.
2- Yin, Shen, Xianwei Li, Huijun Gao, and Okyay Kaynak. "Data-based techniques focused on modern industry: An overview." IEEE Transactions on Industrial Electronics 62, no. 1 (2014): 657-667.
3- Duan, Lixiang, Mengyun Xie, Jinjiang Wang, and Tangbo Bai. "Deep learning enabled intelligent fault diagnosis: Overview and applications." Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 35, no. 5 (2018): 5771-5784.
4- Liu, Ruonan, Boyuan Yang, Enrico Zio, and Xuefeng Chen. "Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery: A review." Mechanical Systems and Signal Processing 108 (2018): 33-47.
5- van Dreven, Jonne, Veselka Boeva, Shahrooz Abghari, Håkan Grahn, Jad Al Koussa, and Emilia Motoasca. 2023. "Intelligent Approaches to Fault Detection and Diagnosis in District Heating: Current Trends, Challenges, and Opportunities" Electronics 12, no. 6: 1448.
https://doi.org/10.3390/electronics12061448.
6- LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." nature 521, no. 7553 (2015): 436-444.
7- Lei, Yaguo, Feng Jia, Jing Lin, Saibo Xing, and Steven X. Ding. "An intelligent fault diagnosis method using unsupervised feature learning towards mechanical big data." IEEE Transactions on Industrial Electronics 63, no. 5 (2016): 3137-3147.
8- Gecgel, Ozhan, Stephen Ekwaro-Osire, João Paulo Dias, Abdul Serwadda, Fisseha M. Alemayehu, and Abraham Nispel. "Gearbox fault diagnostics using deep learning with simulated data." In 2019 IEEE International Conference on Prognostics and Health Management
(ICPHM), pp. 1-8. IEEE, 2019.
9- Chen, ZhiQiang, Chuan Li, and René-Vinicio Sanchez. "Gearbox fault identification and classification with convolutional neural networks." Shock and Vibration 2015 (2015).
10-Liang, Xihui, Ming J. Zuo, and Zhipeng Feng. "Dynamic modeling of gearbox faults: A review." Mechanical Systems and Signal Processing 98 (2018): 852-876.
11-Zhao, Rui, Ruqiang Yan, Zhenghua Chen, Kezhi Mao, Peng Wang, and Robert X. Gao. "Deep learning and its applications to machine health monitoring." Mechanical Systems and Signal Processing 115 (2019): 213-237.
12-Duan, Lixiang, Mengyun Xie, Jinjiang Wang, and Tangbo Bai. "Deep learning enabled intelligent fault diagnosis: Overview and applications." Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 35, no. 5 (2018): 5771-5784.
13-Saufi, Syahril Ramadhan, Zair Asrar Bin Ahmad, Mohd Salman Leong, and Meng Hee Lim. "Challenges and opportunities of deep learning models for machinery fault detection and diagnosis: A review." Ieee Access 7 (2019): 122644-122662.
14-Zhao, Xiaoli, and Minping Jia. "A new local-global deep neural network and its application in rotating machinery fault diagnosis." Neurocomputing 366 (2019): 215-233.
15-Liu, Haiying, Ruizhe Ma, Daiyi Li, Li Yan, and Zongmin Ma. "Machinery fault diagnosis based on deep learning for time series analysis and knowledge graphs." Journal of Signal 
Processing Systems 93 (2021): 1433-1455.
16-Jiang, Wanlu, Chenyang Wang, Jiayun Zou, and Shuqing Zhang. "Application of deep learning in fault diagnosis of rotating machinery." Processes 9, no. 6 (2021): 919.
-17جواد حسنپور سنگلجی، پایان نامه کارشناسی ارشد، "طراحی الگوریتم آشکارسازی عیب جعبهدنده توربین بادی با
استفاده از شبکههای عصبی عمیق،" دانشگاه شهید بهشتی،