Klasyfikacja rodzaju i stopnia uszkodzenia zębów kół przekładni oparta na ciągłej transformacie falkowej i sieci neuronowej typu MLP - koncepcja wykorzystania danych z modelu i rzeczywistej przekładni

W opracowaniu przedstawiono wyniki próby zastosowania sztucznej sieci neuronowej jako klasyfikatora rodzaju i stopnia uszkodzenia zębów kół w przekładni. Klasyfikator neuronowy oparto na sztucznej sieci neuronowej typu MLP. Dane wejściowe do klasyfikatora stanowiła macierz złożona z miar statystycznych otrzymanych z ciągłej analizy falkowej. Zidentyfikowany model przekładni zębatej pracującej w układzie napędowym oraz stanowisko mocy krążącej FZG posłużyły do generacji zbiorów uczących i testujących zastosowanych w eksperymencie.

The work presents results of an experiment that employs the artificial neuronal network in the task of identification of kinds and degree of tooth failure. Neural Networks were based on the Multi Layer Perceptrons. Statistical measures that describe the emergence and degree of tooth gear diagnostic served as input data for the artificial neural networks. The measures employed in the experiment were obtained from signals through the continuous wavelet transform. In the experiment the dynamic model of gearbox and power circulating gear testing machine was used as generator of data.