ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ В АКУСТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ ПРЯМОЗУБЫХ ЗУБЧАТЫХ КОЛЕС В СОСТАВЕ МНОГОВАЛЬНЫХ ПРИВОДОВ
DOI:
https://doi.org/10.36773/1818-1112-2022-128-2-100-104Ключевые слова:
зубчатое колесо, дефект, диагностика, искусственная нейронная сеть, архитектураАннотация
В статье рассмотрен нейросетевый подход при мониторинге мониторинга технического состояния зубчатых колес в составе многовального привода, основанный на синтезе спектрального анализа акустического сигнала и алгоритмов обработки информации искусственными нейросетевыми моделями. Приведены различные вариантов классических архитектур нейронных сетей, применяемых для решения задач классификации. Показана достаточно высокая эффективность и точность выявления локального дефекта зубчатого колеса многовального привода при проведении безразборной диагностики.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Вестник Брестского государственного технического университета
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Авторы сохраняют за собой право заключать определенные договорные соглашения, касающиеся неисключительного распространения опубликованной версии работы (например, размещать ее в институциональном репозитории, публикация в книге) со ссылкой на ее первоначальную публикацию в этом журнале.