Класифікація робочого стану підшипників кочення за допомогою згорткової нейронної мережі зі змінними факторами дилатації

Анотація

Робота описує процес обробки даних роботи підшипників кочення, та їх використання в задачі побудови математичної моделі бінарної класифікації робочого стану підшипників методом згорткової нейронної мережі зі змінними факторами дилатаціїї ядер згорткових шарів. Для класифікації підшипників, що мають дефекти, були використані дані віброприскорень з власного випробувального стенду та з набору даних, що знаходяться у вільному доступі. В роботі також було досліджено спосіб узагальнення класифікації сигналів підшипників, що були отримані в результаті принципово різних експериментів, та що мають різний типорозмір. Для уніфікації сигналів пропонується наступний спосіб обробки: виділити ділянки даних із зсувом, перейти до частотного простору за допомогою швидкого перетворення Фур’є, відсікти частоти, що перевищують 10-кратну частоту обертання валу, відновити сигнал зі збереженням 10 періодів обертання валу, відмасштабувати отриманий сигнал діленням його на діаметр орбіти обертання тіла кочення та інтерполювати сигнал на 2048 точок. Даний алгоритм також дає можливість генерувати збалансовану вибірку для побудови математичної моделі. Ця можливість надається за допомогою варіювання кроку розбиття початкового сигналу. Перевага даного алгоритму над класичними методами копіювання чи видалення прикладів постає у створенні нових об’єктів, які уточнюють статистичні параметри генеральної сукупності. Алгоритм обробки сигналу було використано як для задачі бінарної класифікації всередині одного набору даних, так і для навчання на одному та тестуванні на іншому. Для збільшення набору даних для навчання та тестування математичної моделі використовується метод бутстрапування, який засновано на багаторазовій генерації вибірок методом Монте-Карло. Якість математичної моделі бінарної класифікації оцінювалась за часткою правильних відповідей. Задача сформульована як задача мінімізації бінарної перехресної ентропії. Отримані результати представлено в вигляді графіків, демонструючих процес навчання нейронної мережі та графіків щільності розподілу метрик.