Nhận dạng tự động các hư hỏng của hệ truyền động bánh răng bằng phân tích dao động và mạng nơ-ron


Nguyễn Phong Điền, Nguyễn Trọng Du
Viện Cơ khí, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Email: [email protected]
Điện thoại:
    0     131
  • gplus
  • pinterest

Tóm tắt báo cáo

Bánh răng là một chi tiết quan trọng trong hầu hết các hộp số công nghiệp, đặc biệt là các hộp số cỡ lớn. Bên cạnh quá trình bảo dưỡng định kỳ thì việc giám sát online liên tục hệ thống để phòng ngừa rủi ro, đảm bảo sự vận hành liên tục của nhà máy cũng như chất lượng sản phẩm là cần thiết. Không nằm ngoài xu hướng thời đại cách mạng công nghệ 4.0, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giám sát online hệ thống truyền động, đặc biệt là hộp số bánh răng, đã có những bước tiến đột phá trong những năm gần đây. Các nghiên cứu đã hướng đến tự động phân loại các dạng hư hỏng bánh răng mà không cần đến sự can thiệp của các chuyên gia chẩn đoán. Tuy nhiên nhiều nghiên cứu mới chỉ dừng ở mức độ phân loại bánh răng có hư hỏng với bánh răng không có hư hỏng. Việc phân biệt các dạng hỏng bánh răng là một vấn đề khó nếu nhìn trên phương diện cơ học lẫn thực tế. Nghiên cứu được đề xuất trong bài báo này là một phương pháp chuyên sâu trên cở sở kết hợp các kỹ thuật xử lý tín hiệu dao động nâng cao và mạng nơ ron để giải quyết vấn đề trên.

Toàn văn báo cáo





Danh sách bình luận


Tham gia bình luận

Đánh giá:
Nhận dạng tự động các hư hỏng của hệ truyền động bánh răng bằng phân tích dao động và mạng nơ-ron Report description: Bánh răng là một chi tiết quan trọng trong hầu hết các hộp số công nghiệp, đặc biệt là các hộp số cỡ lớn. Bên cạnh quá trình bảo dưỡng định kỳ thì việc giám sát online liên tục hệ thống để phòng ngừa rủi ro, đảm bảo sự vận hành liên tục của nhà máy cũng như chất lượng sản phẩm là cần thiết. Không nằm ngoài xu hướng thời đại cách mạng công nghệ 4.0, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giám sát online hệ thống truyền động, đặc biệt là hộp số bánh răng, đã có những bước tiến đột phá trong những năm gần đây. Các nghiên cứu đã hướng đến tự động phân loại các dạng hư hỏng bánh răng mà không cần đến sự can thiệp của các chuyên gia chẩn đoán. Tuy nhiên nhiều nghiên cứu mới chỉ dừng ở mức độ phân loại bánh răng có hư hỏng với bánh răng không có hư hỏng. Việc phân biệt các dạng hỏng bánh răng là một vấn đề khó nếu nhìn trên phương diện cơ học lẫn thực tế. Nghiên cứu được đề xuất trong bài báo này là một phương pháp chuyên sâu trên cở sở kết hợp các kỹ thuật xử lý tín hiệu dao động nâng cao và mạng nơ ron để giải quyết vấn đề trên.


Nhan dang tu dong cac hu hong cua he truyen dong banh rang bang phan tich dao dong va mang no-ron


Bánh rang là mot chi tiet quan trong trong hàu hét các hop so cong nghiep, dac biet la cac hop so co lon. Ben canh qua trinh bao duong dinh ky thi viec giam sat online lien tuc he thong de phong ngua rui ro, dam bao su van hanh lien tuc cua nha may cung nhu chat luong san pham la can thiet. Khong nam ngoai xu huong thoi dai cach mang cong nghe 4.0, viec ung dung tri tue nhan tao vao giam sat online he thong truyen dong, dac biet la hop so banh rang, da co nhung buoc tien dot pha trong nhung nam gan day. Cac nghien cuu da huong den tu dong phan loai cac dang hu hong banh rang ma khong can den su can thiep cua cac chuyen gia chan doan. Tuy nhien nhieu nghien cuu moi chi dung o muc do phan loai banh rang co hu hong voi banh rang khong co hu hong. Viec phan biet cac dang hong banh rang la mot van de kho neu nhin tren phuong dien co hoc lan thuc te. Nghien cuu duoc de xuat trong bai bao nay la mot phuong phap chuyen sau tren co so ket hop cac ky thuat xu ly tin hieu dao dong nang cao va mang no ron de giai quyet van de tren.
Hội nghị 45 năm Viện Cơ hoinghi45nam.imech.ac.vn Hà Nội, Việt Nam 264 Đội Cấn, Ba Đình VN-HN 10000 VN 024.38325541