BỘ LỌC NHIÊN LIỆU DIESEL

Với xu hướng thiết bị cơ khí hướng tới quy mô lớn, thông minh và độ chính xác cao, việc sử dụng các bộ phận quay, chẳng hạn như ổ trục, đã được cải tiến đáng kể để đạt được khả năng truyền lực, cố định vị trí và các mục đích khác. Khi chúng bị hư hỏng hoặc hỏng hóc, lợi ích sản xuất và an toàn vận hành thiết bị cơ khí sẽ bị ảnh hưởng. Tuy nhiên, do vị trí lắp đặt đặc biệt của các bộ phận quay này nên việc nghiên cứu, đánh giá tình trạng sức khỏe của thiết bị càng khó khăn hơn, các phương pháp trước đây dựa vào con người hoặc kinh nghiệm không còn hiệu quả. Do đó, việc phát triển phương pháp phát hiện và chẩn đoán thông minh để thực hiện theo dõi tình trạng thiết bị đã trở thành một chủ đề nghiên cứu nóng.

Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, ngày càng có nhiều phương pháp học máy giúp chẩn đoán thông minh thiết bị cơ khí trở thành hiện thực và thịnh vượng, chẳng hạn như học tăng cường (RL) [1], [2], mạng đối thủ tổng quát (GAN) [3], bộ mã hóa tự động (AE) [4] và máy vectơ hỗ trợ (SVM) [5], [6], [47]. Trong số đó, SVM là thuật toán phân loại dựa trên học thống kê, không dễ rơi vào cực tiểu cục bộ và phân tách dữ liệu huấn luyện thông qua siêu phẳng tối ưu trong khi dữ liệu huấn luyện có thể được ánh xạ tới các tính năng nhiều chiều thông qua các phương pháp ánh xạ phi tuyến, chẳng hạn như hàm đa thức và chức năng cơ sở xuyên tâm. Ngoài ra, SVM có thể cung cấp siêu phẳng quyết định chính xác trong các mẫu hạn chế và có khả năng khái quát hóa tốt. Với hiệu suất tuyệt vời của nó, SVM đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Vương và cộng sự. đề xuất một phương pháp chẩn đoán lỗi thông minh dựa trên sự kết hợp của entropy hoán vị trọng số đa thang tổng hợp tổng quát (GCMWPE) và SVM [7], có thể trích xuất các đặc điểm ổ trục từ nhiều thang đo để xây dựng bộ sưu tập đặc điểm chiều cao. Bayati và cộng sự. đề xuất phương pháp định vị sự cố cho lưới điện siêu nhỏ DC dựa trên SVM [8]. Bằng cách sử dụng giá trị đo cục bộ ở một đầu của mỗi đường dây, có thể xác định được vị trí chính xác của sự cố trở kháng cao và kết quả thử nghiệm cho thấy sơ đồ này có khả năng chống nhiễu và các nhiễu loạn khác. Tham khảo [9] đã đề xuất một phương pháp chẩn đoán lỗi thông minh cho pin lithium-ion dựa trên máy vectơ hỗ trợ, sử dụng bộ lọc cosine rời rạc để loại bỏ nhiễu.