Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104
Title: Phân loại hư hỏng bánh răng bằng mạng nơ ron trên cơ sở phân tích thành phần chính =
Other Titles: Gear fault classification by artificial neural networks based on principal component analysis
Authors: Nguyễn, Trọng Du
Keywords: Mạng nơ ron
Phân tích thành phần chính
Phân lớp mạng
Giám sát tình trạng
Chẩn đoán hư hỏng
Issue Date: 2017
Series/Report no.: Tạp chí Cơ khí Việt Nam;Số 9 .- Tr.19-24
Abstract: Giám sát tình trạng hoạt động và chẩu đoán hư hỏng bánh răng có trong hộp số là nhiệm vụ thường xuyên trong các nhà máy, đặc biệt là trong những nhà máy có dây chuyền thiết bị lớn như nhà máy điện, nhà máy sản xuất thép....Kỹ thuật đo dao động tại vỏ hộp số đã được vận dụng như một phương pháp hiệu quả trong việc phát hiện hư hỏng có trong hộp số. Khi xử lý các tín hiệu dao động sẽ thu được các giá trị đặc trưng của tín hiệu. Các giá trị này thường là đầu vào cho mạng nơ ron để huấn luyện và phân loại hư hỏng của máy. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp khi số lượng giá trị đặc trưng lớn thường đưa đến hiệu quả phân loại thấp. Bài báo nghiên cứu các thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA) với mục đích giảm kích thước của không gian đặc trưng và đưa ra không gian phụ tối ưu. Sau khi có được không gian phụ tối ưu việc phân loại hư hỏng dễ dàng được thực hiện thông qua mạng nơ ron truyền thẳng đa lớp.
URI: http://172.18.63.105/jspui/handle/123456789/104
ISSN: 0866-7056
Appears in Collections:Cơ khí Việt Nam

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
747.35 kBAdobe PDF
Your IP: 3.235.137.159


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.