747 KB39 KB199920252016Dai, ZongxianLi, JiangLu, JunchengOuyang, QiYin, Aijunletnik:62številka:nr. 12str. 740-750ISSN:0039-2480COBISSID_HOST:15164699URN:URN:NBN:SI:doc-BMUKD1C8enZveza strojnih inženirjev in tehnikov Slovenije etc.Strojniški vestnikgloboko verjetnostno omrežjeIsomapkombinirani model vrednotenjastanje strojazmanjšanje dimenzionalnostiIsomap and deep belief network-based machine health combined assessment model|This paper presents a novel combined assessment model (CAM) for machine health assessment, in which 38 original features of the vibration signal were extracted from time domain analysis, frequency domain analysis, and wavelet packet transform (WPT), following which the nonlinear global algorithm Isomap was adopted for dimensionality reduction and extraction of the more representative features. Next, the acquired low-dimensional features array is input into the well trained deep belief network (DBN) model to evaluate the performance status of the bearing. Finally,after the bearing accelerated degradation data from Cincinnati University were investigated for further research, through the comparison experiments with two other popular dimensionality reduction methods (principal component analysis (PCA) and Laplacian Eigenmaps) and two other intelligent assessment algorithms (hidden Markov model (HMM) and back-propagation neural network (BPNN), the proposed CAM has been proved to be more sensitive to the incipient fault and more effective for the evaluation of bearing performance degradationNadzor in vrednotenje trendov degradacije nekaterih ključnih strojnih delov kot so ležaji omogoča odpravo degradirane zmogljivosti ali napak še pred okvaro stroja. Ker pa količine zbranih podatkov o strojih postajajo vse obilnejše in ker so vse strožje tudi zahteve glede hitrosti in točnosti vrednotenja stanja strojev, tradicionalne metode ne jamčijo več za učinkovito delo. Isomap kot tehnika za nelinearno globalno transformacijo dimenzionalnosti poišče rešitev preslikave z vrsto pretvorb, ki omogočijo predstavitev geodezične razdalje med vhodnimi točkami v izvirnem prostoru z evklidsko razdaljo v prostoru projekcije. Globoka verjetnostna mreža (DBN) kot probabilistični generativni model, ki uspešno zajema značilne informacije v surovih podatkih z raznimi nelinearnimi transformacijami in kompleksnimi aproksimativnimi nelinearnimi funkcijami, je primerno orodje za vrednotenje stanja strojev. Po primerjavi in analizi pomanjkljivosti obstoječih metod je v članku predstavljen novi kombinirani model vrednotenja (CAM), ki združuje WPT, Isomap in DBN za vrednotenje stanja obravnavanega stroja (oz. njegovih kotalnih ležajev)TEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za strojništvo