Контроль технического состояния повреждений подшипников в электромеханических приводных системах с использованием сигналов тока электродвигателей: эталонный набор данных для классификации на основе данных
Condition Monitoring of Bearing Damage in Electromechanical Drive Systems by Using Motor Current Signals of Electric Motors: A Benchmark Data Set for Data-Driven Classification
2016-07-05
SCID: 54.1/bs82mheb
Discuss with AI
эталонный набор данныхмониторинг состоянияклассификация на основе данныхсигналы тока двигателяповреждение подшипников качения
Figures from the paper
Abstract (AI)
В статье представлен эталонный набор данных для контроля технического состояния подшипников качения, включающий подробное описание соответствующих повреждений подшипников, формирования набора данных по результатам экспериментов и результатов классификации на основе данных, используемой в качестве диагностического метода. Диагностический метод использует сигнал тока электродвигателя электромеханической приводной системы для диагностики подшипников. Основное преимущество такого подхода заключается в том, что не требуются дополнительные датчики, поскольку измерения тока могут выполняться с помощью уже установленных частотных преобразователей. Это позволит снизить стоимость будущих систем контроля технического состояния. Особой новизной данного подхода является контроль повреждений внешних подшипников, установленных в приводной системе, но расположенных за пределами электродвигателя. Тем не менее для обнаружения повреждений в качестве входного сигнала используется ток электродвигателя. Кроме того, в эталонном наборе данных рассматривается широкий спектр повреждений подшипников. Результаты классификации показывают, что сигнал тока электродвигателя может использоваться для выявления и классификации повреждений подшипников в приводной системе. Однако точность классификации остается низкой по сравнению с классификацией на основе вибрационных сигналов. Кроме того, наблюдалась зависимость от характеристик повреждений подшипников, использованных для формирования обучающих данных, поскольку обучение на данных об искусственно созданных и реальных повреждениях подшипников приводило к различной точности. В целом представлен и опубликован в интернете для дальнейших исследований проверенный и систематически сформированный набор данных.
Key Findings
1
Анализ тока двигателя позволяет выявлять повреждения внешних подшипников, расположенных вне электродвигателя, но входящих в состав приводной системы.
2
Сигналы тока двигателя, измеряемые через существующие преобразователи частоты, позволяют обнаруживать и классифицировать повреждения без дополнительных датчиков.
3
Классификация на основе тока двигателя обеспечивает более низкую точность, чем классификация по вибрационным сигналам; результат зависит от использования искусственных или реальных повреждений при обучении.
4
Эталонный набор охватывает широкий спектр искусственно созданных и реальных повреждений подшипников для диагностических исследований.
5
В работе представлен проверенный, систематически сформированный эталонный набор данных для классификации повреждений подшипников качения в электромеханических приводных системах.
Research Object
Опорные роликоподшипники (установленные во внешних узлах электромеханических приводов, вне электродвигателя), контролируемые по сигналам тока двигателя
Research Subject
Обнаружение и классификация повреждений подшипников по сигналам тока электродвигателя, включая влияние типа повреждения и происхождения обучающих данных на точность диагностики
Publication Details
Publication Date
2016-07-05
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest