Диагностика механических систем привода полиграфических машин с использованием искусственных нейронных сетей

• Автор: Куликов, Григорий Борисович
• Шифр специальности: 05.02.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 385 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1. Состояние вопроса в области виброакустики и технической диагностики полиграфического оборудования
1.1. Исследование виброакустических параметров элементов привода
полиграфических машин
1.2. Использование вычислительной техники для диагностики
технического состояния механических систем
1.3. Диагностические исследования в области медицины
1.4. Развитие виброакустических исследований в полиграфии
1.5. Основные цели и задачи виброакустической диагностики
механических систем привода полиграфических машин
1.6. Выводы по главе
2. Классификация методов и средств технической диагностики
2.1. Анализ развития методов и средств технической диагностики
2.2. Классификация систем технической диагностики
2.3. Классификация методов технической диагностики
2.4. Классификация технических средств диагностирования
2.4.1. Стационарные виброакустические системы мониторинга и
диагностики
2.4.2. Переносные виброакустические системы мониторинга и
диагностики
2.4.3. Специальные системы диагностики
2.4.4. Требования к измерительной аппаратуре
2.5. Встроенные системы функциональной диагностики современного
печатного оборудования
2.6. Выводы по главе
3. Методы исследования и анализа акустических сигналов
3.1. Характеристики и методы представления акустических сигналов
3.1.1. Общие характеристики сигналов
3.1.2. Спектральные характеристики
3.1.3. Характеристики случайных колебаний
3.2. Методы выделения информативных компонент в акустических
сигналах
3.2.1. Спектральный анализ
3.2.2. Кепстральный анализ
3.2.3. Клиппирование спектра
3.2.4. Синхронное накопление
3.2.5. Огибающая акустического сигнала
3.2.6. Анализ ударных импульсов
3.2.7. Стробирование
3.2.8. Корреляционный анализ
3.2.9. Вейвлет-анализ
3.3. Выводы по главе
4. Диагностика подшипников качения печатных пар полиграфических машин
4.1. Диагностические признаки подшипников качения
4.1.1. Однорядные шарикоподшипники
4.1.2. Двух- и многорядные шарикоподшипники
4.1.3. Однорядные конические роликоподшипники
4.2. Экспериментальное исследование параметров износа однорядных подшипников печатной пары
4.2.1. Статистическая обработка полученных результатов
4.2.2. Построение доверительных интервалов
4.2.3. Разработка регрессионных диагностических моделей
4.3. Экспериментальное исследование параметров вибрации роликовых подшипников печатных пар
4.4. Выводы по главе
5. Диагностика цикловых механизмов полиграфических машин на основе искусственных нейронных сетей
5.1. Принципы построения и классификация диагностических систем с использованием методов распознавания
5.2. Применение искусственных нейронных сетей в задачах диагностики
5.2.1. Общие сведения о нейронных сетях
5.2.2. Обучение нейронных сетей
5.3. Диагностические признаки цикловых механизмов полиграфических машин
5.4. Экспериментальное исследование параметров износа цикловых
механизмов привода полиграфических машин
5.4.1. Исследование влияния зазора в паре кулачок-ролик на
виброактивность механизма привода качающегося стола
5.4.2. Статистическая обработка полученных результатов, построение регрессионных моделей
5.4.3. Исследование влияния зазора в паре кулачок-ролик в механизме привода качающегося стола ниткошвейного автомата на качество шитья

5.5. Построение искусственных нейросетей, использующих для
диагностики цикловых механизмов амплитуды спектральных составляющих виброускорения
5.6. Построение искусственных нейросетей, использующих для
диагностики цикловых механизмов амплитуды спектральных составляющих огибающих сигнала виброускорения
5.7. Построение искусственных нейросетей, использующих для
диагностики цикловых механизмов спектральные характеристики вибрации и категориальные переменные

5.8. Алгоритм и система технической диагностики механических систем привода полиграфических машин на основе искусственных нейронных сетей
5.9. Выводы по главе
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
7. ЛИТЕРАТУРА
8. ПРИЛОЖЕНИЯ
8.1. Приложение 1. Внешнее устройство аналого-цифрового преобразования для IBM РС/АТ-совместимых компьютеров JIA-20USB
8.2. Приложение 2. Результаты расчета коэффициентов регрессионных моделей на четырех информационных частотах
8.3. Приложение 3. Основные характеристики группы сетей, использующих 14 непрерывных переменных (спектры виброускорения)
8.4. Приложение 4. Основные характеристики группы сетей, использующих 11 непрерывных переменных (огибающие спектра виброускорения)
8.5. Приложение 5. Основные характеристики группы сетей, использующих 14 непрерывных переменных (спектры виброускорения) и одну категориальную (качество шитья)
8.6. Приложение 6. Основные характеристики ансамбля из группы сетей (1—5), использующих 14 непрерывных переменных (спектры виброускорения) и одну категориальную (качество шитья)
8.7. Приложение 7. Основные характеристики ансамбля из двух сетей (1, 5), использующих 14 непрерывных переменных (спектры виброускорения) и одну категориальную (качество шитья)
8.8. Приложение 8. Основные характеристики группы сетей, использующих 9 непрерывных переменных (спектры виброускорения) и одну категориальную (качество шитья)
8.9. Приложение 9. Основные характеристики ансамбля из группы сетей (1—5), использующих 9 непрерывных переменных (спектры виброускорения) и одну категориальную (качество шитья)
8.10. Приложение 10. Акт внедрения в ООО «ЯМ Интернешнл»
8.11. Приложение 11. Акт внедрения в ОАО «Полиграфический
комплекс «Пушкинская площадь»
8.12. Приложение 12. Справка о внедрении в ЗАО «Центр ХГС»
8.13. Приложение 13. Сертификат регистрации объекта
интеллектуальной собственности

ния. Система включает средства измерения, сборщик данных, персональный компьютер и пакет программ DREAM for Windows. Подобные комплексы предназначены для мониторинга вращающегося оборудования и глубокой диагностики подшипников качения и скольжения, зубчатых передач, рабочих колес насосов, компрессоров и турбин, а также электромагнитных систем электрических машин.
Из зарубежных производителей систем мониторинга и диагностики необходимо упомянуть фирму Briiel & Kjaer (сейчас эта фирма объединилась с фирмой Schenk) (Дания - Германия), Diagnostic Instruments (Великобритания), а также крупных производителей США и Канады — DPL-Group (Канада), VibroTek, Inc. (прежнее название — Inteltech Enterprises, Inc.), (США).
В заключение необходимо сказать об универсальных программных продуктах, таких, как, например, среда графического программирования фирмы National Instruments LabVIEW [43, 270]. Технология LabVIEW предоставляет возможность создания решений с распределенным интеллектом, что соответствует современной тенденции перехода от разрозненных контрольноизмерительных систем к распределенным системам более высокого уровня с полной интеграцией вычислительных и управляющих ресурсов. Графическая платформа разработки приложений LabVIEW способствует повышению производительности труда, позволяя от разработки простых измерительных стендов перейти к созданию сложных распределенных систем с интеллектуальными узлами, выполняющими функции датчиков, приборов, автономных подсистем. Все эти узлы так или иначе взаимодействуют с главной системой, которая осуществляет управление, мониторинг и протоколирование данных.
В единой оболочке LabVIEW присутствуют специфические функции для решения совершенно разнотипных задач, например, функции распознавания образов и классификации объектов для систем автоматизированной диагностики, функции построения траектории движения для управления электроприводами, измерения аналоговых и цифровых сигналов и многое другое.