tailieunhanh - Sử dụng phép biến đổi nén đồng bộ wavelet kết hợp máy học vector hỗ trợ để phân loại hư hỏng bộ truyền bánh răng

Bài viết này đưa đến một cách tiếp cận mới và hiện đại trên cơ sở phép biến đổi nén đồng bộ Wavelet (Synchrosqueezed Wavelet Transform - SWT) và máy học vector hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM) nhằm mục đích phát hiện và phân loại hư hỏng có trong bộ truyền bánh răng. Tín hiệu dao động đo được tại vỏ sẽ được phân tích thành các hàm dạng cơ sở (Intrinsic Mode Functions - IMF) bằng SWT. | Sử dụng phép biến đổi nén đồng bộ wavelet kết hợp máy học vector hỗ trợ để phân loại hư hỏng bộ truyền bánh răng Cơ học – Cơ khí động lực SỬ DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI NÉN ĐỒNG BỘ WAVELET KẾT HỢP MÁY HỌC VECTOR HỖ TRỢ ĐỂ PHÂN LOẠI HƯ HỎNG BỘ TRUYỀN BÁNH RĂNG Nguyễn Trọng Du1*, Nguyễn Thanh Hải2, Phùng Minh Ngọc3 Tóm tắt: Bộ truyền bánh răng đóng vai trò quan trọng trong việc bảo đảm hoạt động liên tục, an toàn của máy móc và thiết bị. Bất kỳ một hư hỏng nào của bánh răng cũng ảnh hưởng tới hoạt động bình thường của máy, đặc biệt là những bộ truyền bánh răng cỡ lớn. Bài báo này đưa đến một cách tiếp cận mới và hiện đại trên cơ sở phép biến đổi nén đồng bộ Wavelet (Synchrosqueezed Wavelet Transform - SWT) và máy học vector hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM) nhằm mục đích phát hiện và phân loại hư hỏng có trong bộ truyền bánh răng. Tín hiệu dao động đo được tại vỏ sẽ được phân tích thành các hàm dạng cơ sở (Intrinsic Mode Functions - IMF) bằng SWT. Tiến hành lấy giá trị đặc trưng của các hàm dạng cơ sở để làm đầu vào huấn luyện các vector hỗ trợ, từ đó phân loại được hư hỏng của bánh răng. Từ khóa: Chẩn đoán kỹ thuật; Bánh răng; Phép biến đổi nén đồng bộ; Máy vector hỗ trợ. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trí tuệ nhân tạo được áp dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực của đời sống và được xem là một trong các thành phần thiết yếu của một nền công nghiệp . Từ năm 2007, một loạt nghiên cứu do Rafiee [1] đứng đầu đã nghiên cứu về ứng dụng mạng nơ ron trong chẩn đoán hư hỏng hộp số bánh răng kéo dài tới những năm 2010 [2]. Ở Việt Nam, năm 2014 tại Đại học Bách Khoa Hà Nội đã thực hiện những nghiên cứu về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, cụ thể là mạng nơron, trong giám sát và chẩn đoán hư hỏng bánh răng [3]. Tuy nhiên, có nhiều mô hình trí tuệ nhân tạo khác nhau với rất nhiều tiềm năng ứng dụng trong giám sát và chẩn đoán kỹ thuật. Một trong số đó là máy học vector hỗ trợ. Bài báo đề xuất một quy trình phân loại hư hỏng tự động dựa trên

• Cơ khí - Chế tạo máy
• Chẩn đoán kỹ thuật
• Phép biến đổi nén đồng bộ
• Máy vector hỗ trợ
• Tín hiệu dao động
• Phân loại hư hỏng bộ truyền bánh răng
• Kỹ thuật chẩn đoán ôtô
• Chẩn đoán trạng thái kỹ thuật ôtô
• Khái niệm trong chẩn đoán kỹ thuật
• Chẩn đoán cụm bánh xe
• Chẩn đoán hệ thống phanh
• Chẩn đoán hệ thống treo
• Giáo trình Kỹ thuật chẩn đoán ô tô
• Kỹ thuật chẩn đoán ô tô
• Chẩn đoán trạng thái kỹ thuật ô tô
• Giáo trình Chẩn đoán trạng thái kỹ thuật ô tô
• Công nghệ ô tô
• Phương pháp chẩn đoán trạng thái kỹ thuật ô tô
• Chẩn đoán tình trạng kỹ thuật hệ thống phân phối khí
• Chẩn đoán tình trạng kỹ thuật hệ thống làm mát
• Chẩn đoán tình trạng kỹ thuật chung của động cơ
• Chẩn đoán tình trạng kỹ thuật hệ thống điện động cơ
• Chẩn đoán tình trạng kỹ thuật hệ thống điện thân xe
• Xác định trạng thái kỹ thuật ô tô
• Chẩn đoán động cơ
• Chẩn đoán hệ thống điện
• Chẩn đoán hình ảnh hệ xương khớp
• Chẩn đoán hình ảnh
• Bài giảng chẩn đoán hình ảnh
• Tài liệu chẩn đoán hình ảnh
• Kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh
• Kỹ thuật hình ảnh
• Hình ảnh cắt lớp
• Giáo trình Chẩn đoán kỹ thuật
• Mô hình hệ thống chẩn đoán kỹ thuật
• Mạng nơron nhân tạo
• Chẩn đoán kỹ thuật tàu thủy
• Mô hình tri thức định lượng
• Hình ảnh thần kinh
• Hình ảnh sọ não
• Chẩn đoán hình ảnh hệ tiêu hóa
• Hình ảnh hệ tiêu hóa
• Chẩn đoán hình ảnh hệ tim mạch
• Xác định trạng thái kỹ thuật ôtô
• Lý thuyết thông tin trong chẩn đoán
• Logic mờ trong chẩn đoán
• Kỹ thuật ôtô
• Chuẩn đoán kỹ thuật ôtô
• Tự chẩn đoán
• Phương pháp chẩn đoán
• Siêu âm chẩn đoán buồng trứng
• Chẩn đoán buồng trứng
• Siêu âm buồng trứng
• Chẩn đoán hình ảnh y học
• Giáo trình Chẩn đoán và điều trị học
• Chẩn đoán và điều trị học
• Khám và chẩn đoán bệnh
• Trình tự chẩn đoán bệnh
• Các phương pháp chẩn đoán bệnh
• Phương pháp điều trị
• Giáo trình Kỹ thuật chẩn đoán và kiểm định ô tô
• Thực tập Kỹ thuật chẩn đoán và kiểm định ô tô
• Kỹ thuật chẩn đoán và kiểm định ô tô
• Kiểm định kỹ thuật ô tô
• Siêu âm trong chẩn đoán bệnh đường mật
• Kỹ thuật siêu âm
• Chẩn đoán qua ngã bụng
• Siêu âm trong mổ
• Siêu âm chẩn đoán phần phụ
• Siêu âm chẩn đoán
• Siêu âm sản phụ khoa
• Giáo trình nghề Công nghệ Ô tô
• Phương pháp chẩn đoán trạng thái ô tô
• Chẩn đoán cơ cấu khuỷu trục thanh truyền
• Chẩn đoán hệ thống phân phối khí
• Kỹ thuật hình ảnh khám hệ tiết niệu
• Hội chứng tắc đường dẫn niệu
• Chẩn đoán hình ảnh gan
• Kỹ thuật chẩn đoán hệ thần kinh
• Ứng dụng kỹ thuật chẩn đoán nhiễm nấm
• Kỹ thuật chẩn đoán nhiễm nấm
• Kỹ thuật chẩn đoán
• Bệnh âm đạo
• Bệnh viện trường Đại học y dược Duế
• chẩn đoán bệnh giang mai
• hướng dẫn chẩn đoán bệnh giang mai
• kinh nghiệm chẩn đoán bệnh giang mai
• kỹ thuật chẩn đoán bệnh giang mai
• hướng dẫn phát hiện bệnh giang mai