- Tytuł:
-
Application of some advanced signal processing techniques for rolling element bearing fault detection
Zastosowanie zaawansowanych metod analizy sygnału w wykrywaniu uszkodzeń elementów tocznych łożysk - Autorzy:
-
Yiakopoulos, C.
Antoniadis, I. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/328017.pdf
- Data publikacji:
- 2005
- Wydawca:
- Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
- Tematy:
-
diagnostyka łożysk
ślepa separacja sygnałów
sieci neuronowe
defective rolling element bearings
neural networks - Opis:
-
Vibration response of rotating machines is typically mixed and corrupted by a variety of interfering sources and noise, leading to the necessity for the isolation of the useful signal components. A relevant frequently encountered industrial case is the need for the separation of the vibration responses of the same type of bearings inside the same machine. For this purpose, a Blind Source Separation procedure is applied, based on the maximization of the information transferred in a neural network structure. As has been proven, this approach is quite effective in separating signals with super-Gaussian distributions, as it is the case of the vibration response of defective rolling element bearings. The role of the non-linear sigmoid function used in the neural network of the method is discussed and the Kullback-Leibler information divergence is considered as a tool to adapt this non-linearity to the bearing distributions considered. The effectiveness of the method is demonstrated in an experimental application, where a class of optimum non-linear functions is compared to the classical logistic function.
Sygnał drganiowy maszyn wirujących jest zazwyczaj zakłócony przez interferujące z nim sygnały innych źródeł oraz zakłócenia, co prowadzi do potrzeby ekstrachowania użytecznych składowych takiego sygnału. Często spotykanym w praktyce przemysłowej przypadkiem jest potrzeba separacji sygnałów drganiowych pochodzących od łożysk tego samego typu znajdujących się w tej samej maszynie. Do tego celu zastosowano procedurę ślepej separacji sygnałów wykorzystującą maksymalizację informacji przenoszonej przez strukturę sieci neuronowej. Zostało udowodnione, że w przypadku analizy sygnału wibroakustycznego generowanego przez uszkodzony element łożyska tocznego, takie podejście do separacji sygnałów może być efektywne przy założeniu ich super-gaussowskiego rozkładu. Rozważono możliwość adaptacji nieliniowej funkcji sigmoidalnej i dywergencji informacji Kullback-Leibler'a jako narzędzi wykrywania nieliniowości w sygnałach. W celu dostosowania nieliniowości do rozkładów sygnałów łożysk wykorzystywano nieliniową funkcję sigmoidalną oraz rozbieżność informacji Kullback-Leibler'a. Efektywność przedstawionej metody została zaprezentowana na przykładzie, w którym klasa optymalnych nieliniowych funkcji jest porównywana z klasycznymi funkcją logistyczną. - Źródło:
-
Diagnostyka; 2005, 36; 33-38
1641-6414
2449-5220 - Pojawia się w:
- Diagnostyka
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł