Rilevamento dei guasti di una scatola di ingranaggi mediante una rete neurale artificiale (ANN)
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La diagnosi dei guasti svolge un ruolo importante nel monitoraggio delle condizioni per migliorare il tempo della macchina. Alla luce di ciò, la presente indagine si è concentrata sullo sviluppo di un sistema di diagnosi dei guasti dei riduttori basato sulle firme delle vibrazioni e sulle reti neurali artificiali. Nella presente indagine, per generare le firme di vibrazione è stato realizzato un set-up sperimentale con apparecchiature di rilevamento e misurazione. Nella presente indagine sono stati indotti in pratica i quattro principali difetti: usura, cricca, rottura del dente e lubrifica...
La diagnosi dei guasti svolge un ruolo importante nel monitoraggio delle condizioni per migliorare il tempo della macchina. Alla luce di ciò, la presente indagine si è concentrata sullo sviluppo di un sistema di diagnosi dei guasti dei riduttori basato sulle firme delle vibrazioni e sulle reti neurali artificiali. Nella presente indagine, per generare le firme di vibrazione è stato realizzato un set-up sperimentale con apparecchiature di rilevamento e misurazione. Nella presente indagine sono stati indotti in pratica i quattro principali difetti: usura, cricca, rottura del dente e lubrificazione insufficiente dell'ingranaggio. Le firme delle vibrazioni del riduttore sono state raccolte trasmettendo il moto a velocità costante con ingranaggi privi di guasti, senza applicare alcun carico. Inducendo un guasto alla volta, sono state raccolte le firme delle vibrazioni con guasti diversi. Inoltre, per la presente indagine si è deciso di utilizzare un sistema di diagnosi dei guasti basato su RNA. L'insieme delle caratteristiche statistiche è stato estratto sulla base dei dati relativi alle ampiezze massime di vibrazione. La frequenza più bassa del segnale di vibrazione (RMS) viene utilizzata come input per il sistema di diagnosi dei guasti basato su ANN, progettato e sviluppato in MATLAB.
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