Диагностика неисправностей подшипников качения с использованием пиков спектра и нейронных сетей

Abstract

The most important components of machine parts are rolling bearings, the condition of which is necessary to control, since possible defects in their design can lead to incorrect operation or general failure of machines. Modern solutions on fault diagnosis of bearings typically use complex feature extraction processes, such as their Hilbert spectrum imaging and a further powerful neural network to classify them. In this article, we propose a simple, but, nevertheless, an effective algorithm for solving this problem. To extract features from a signal, we divide the signal spectrum into equal subintervals and find the amplitude maximum and the corresponding frequency value in each of them. In the article, based on the t-SNE method, it is shown that the features selected in this way, despite their small size, represent different types of signals well. At the second stage, the selected features are fed to the input of a simple classifier neural network. The proposed method is computationally simple, both at the stage of feature extraction and at the stage of neural network training. Despite this, the method gives 100% accuracy for all types of signals on short data from the IMS dataset.Важнейшими составляющими деталей машин являются подшипники качения, контроль за состоянием которых необходим, так как возможные дефекты в их конструкции могут привести к неправильной работе или общему выходу машин из строя. Современные решения по диагностике неисправностей подшипников обычно используют сложные процессы извлечения признаков, например, построение их изображений спектра Гильберта и дальнейшую мощную нейронную сеть для их классификации. В этой статье мы предлагаем простой, но, тем не менее, эффективный алгоритм решения данной задачи. Для выделения признаков из сигнала мы делим спектр сигнала на равные подинтервалы и находим максимум амплитуды и соответствующее значение частоты в каждом из них. В статье, на основе метода t-SNE, показано, что выделенные таким образом признаки, несмотря на свой небольшой размер, хорошо представляют разного типа сигналы. На втором этапе выделенные признаки поступают на вход простой нейронной сети классификатора. Предложенный метод обладает простотой в вычислительном отношении, как на этапе выделения признаков, так и на этапе обучения нейронной сети. Несмотря на это, метод дает 100% точность для всех типов сигналов на коротких данных из набора данных IMS