DIISLIKÜTUSE FILTRIELEMENT

Mehaaniliste seadmete suundumusega suuremahuliste, intelligentsete ja ülitäpsete seadmete suunas on pöörlevate osade, näiteks rull-laagrite, kasutamist jõuülekande, asendi fikseerimise ja muudel eesmärkidel märkimisväärselt täiustatud. Kui need on kahjustatud või ebaõnnestuvad, mõjutab see mehaaniliste seadmete tööohutust ja tootmise eeliseid. Nende pöörlevate osade erilise paigaldusasendi tõttu on aga raskem uurida ja hinnata seadmete tervislikku seisundit ning varasemad inimesele või kogemustele tuginevad meetodid ei saa enam toimida. Seetõttu on arukate avastamis- ja diagnoosimeetodite väljatöötamine seadmete terviseseire rakendamiseks muutunud kuumaks uurimisteemaks.

Tehisintellekti kiire arenguga muudavad üha enam masinõppemeetodid mehaaniliste seadmete intelligentse diagnoosi teoks ja õitsenguks, näiteks tugevdav õpe (RL) [1], [2], generatiivsed võistlevad võrgud (GAN) [3], autoencoder (AE) [4] ja tugivektori masin (SVM) [5], [6], [47]. Nende hulgas on SVM statistilisel õppimisel põhinev klassifitseerimisalgoritm, mida pole lihtne kohalikesse miinimumidesse langeda ja mis eraldab treeninguandmed optimaalse hüpertasandi kaudu, samal ajal kui treeningandmeid saab mittelineaarsete kaardistamismeetodite abil kaardistada suuremõõtmeliste tunnustega, nagu polünoomfunktsioonid ja radiaalsed baasfunktsioonid. Lisaks võib SVM pakkuda täpset otsustustasandit piiratud proovide korral ja sellel on hea üldistusvõime. Oma suurepärast jõudlust silmas pidades on SVM-i laialdaselt kasutatud paljudes valdkondades. Wang et al. pakkus välja intelligentse tõrkediagnostika meetodi, mis põhineb üldistatud kombineeritud mitmeskaalalise kaalutud permutatsiooni entroopia (GCMWPE) ja SVM [7] kombinatsioonil, mis võimaldab eraldada laagritunnused mitmest skaalast, et luua suuremõõtmeline funktsioonide kogu. Bayati et al. pakkus välja SVM-il põhineva alalisvoolu mikrovõrgu rikke asukoha meetodi [8]. Kasutades iga liini ühes otsas kohalikku mõõdetud väärtust, saab määrata suure takistuse rikke täpse asukoha ja katsetulemused näitavad, et skeem on müra ja muude häirete suhtes vastupidav. Ref. [9] pakkus välja intelligentse tõrkediagnostika meetodi liitiumioonaku jaoks, mis põhineb tugivektori masinal, mis kasutab müra kõrvaldamiseks diskreetset koosinusfiltreerimist.