Đăng nhập để tải tài liệu không giới hạn
Tham gia 8.000+ người dùng Thư Viện Luận Án
NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ CHẨN ĐOÁN LỖI VÒNG BI ĐỘNG CƠ ĐIỆN BẰNG KỸ THUẬT XỬ LÝ TÍN HIỆU TIÊN TIẾN VÀ HỌC MÁY
Kỹ thuật điện tử
Luận án này tập trung giải quyết nhu cầu cấp thiết về chẩn đoán lỗi vòng bi trong động cơ điện, một vấn đề phổ biến và gây ra nhiều rủi ro trong các ứng dụng quân sự và dân dụng. Các phương pháp chẩn đoán truyền thống thường dựa vào kinh nghiệm hoặc xử lý tín hiệu cơ bản, gặp hạn chế về độ chính xác và khả năng chống nhiễu, đặc biệt khi thiếu khả năng trích xuất đặc trưng đồng thời từ miền thời gian và tần số.
Mục tiêu chính của luận án là đề xuất các giải pháp mới nhằm nâng cao độ chính xác và giảm thời gian thực thi trong chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện, thông qua việc kết hợp các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến, học máy và học sâu. Nghiên cứu đã khảo sát cấu tạo, nguyên lý hoạt động, đặc trưng kỹ thuật của động cơ điện, đồng thời phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp chẩn đoán lỗi vòng bi hiện có.
Luận án đề xuất ba giải pháp chính: thứ nhất, sử dụng kỹ thuật ước lượng trạng thái, mã hóa phổ tín hiệu và lọc tín hiệu để lấy phần dư, kết hợp với các bộ phân loại học máy. Các giải pháp này đã chứng minh hiệu quả vượt trội về độ chính xác và thời gian thực thi so với các phương pháp truyền thống, đặc biệt trong môi trường có nhiễu. Thứ hai, để nâng cao hơn nữa độ chính xác phân loại lỗi, luận án giới thiệu mô hình học sâu MI-CNN (Multi-Input Convolutional Neural Network). Mô hình này sử dụng đồng thời tín hiệu dòng điện động cơ đã được ước lượng trạng thái và phổ của chúng, cho phép trích xuất đặc trưng từ cả hai miền thời gian và tần số. Các kết quả mô phỏng cho thấy mô hình MI-CNN phù hợp với đa dạng kiểu dữ liệu và trạng thái hoạt động của động cơ, đạt độ chính xác cao nhờ sự kết hợp giữa mô hình học sâu và kỹ thuật tiền xử lý phù hợp. Mặc dù có độ phức tạp tính toán cao hơn một số mô hình đơn giản, hiệu quả chẩn đoán vượt trội của MI-CNN là chấp nhận được cho các ứng dụng thực tiễn.
Tải không giới hạn tất cả tài liệu, không cần chờ. Chỉ từ 199.000đ/tháng.
Xem gói hội viên