Предиктивна діагностика вібраційного сигналу електродвигуна на основі технології MSCNN-LSTM
Вантажиться...
Дата
2025
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Своєчасна діагностика несправностей електродвигунів є ключовим завданням для забезпечення їх безперебійної роботи та зниження витрат на ремонт і обслуговування. Традиційні методи аналізу вібраційних сигналів часто не дозволяють досягти високої точності розпізнавання дефектів через складність обробки великої кількості даних.
Метою цієї роботи є розробка ефективного підходу для автоматизованого виявлення несправностей електродвигунів на основі аналізу вібраційних сигналів із використанням глибоких нейронних мереж. Для досягнення цієї мети запропоновано метод, що базується на поєднанні багатомасштабної одновимірної
згорткової нейронної мережі (MSCNN) та мережі довгої короткочасної пам’яті (LSTM). Методика дослідження включала попередню обробку вібраційних сигналів, розробку архітектури нейронної мережі, підбір гіперпараметрів, навчання моделі на основі розмічених даних та її тестування. Діагностувалися такі типи дефектів, як зламаний стержень, зміщення, коротке замикання, а також дефекти внутрішнього та зовнішнього кілець підшипника.
Результати дослідження підтвердили високу ефективність розробленого підходу: модель досягла 100% точності класифікації на тестових даних, що підтверджено аналізом матриці помилок. Додатково застосовано метод t-SNE для візуалізації простору ознак, що продемонструвало якісне розділення класів та підтвердило здатність моделі коректно ідентифікувати різні типи несправностей.
Наукова новизна роботи полягає в інтеграції багатомасштабної CNN із рекурентною мережею LSTM для діагностики електродвигунів, що дозволяє ефективніше аналізувати часові залежності вібраційних сигналів та підвищувати точність виявлення несправностей.
Практична значимість запропонованого підходу визначається його застосуванням у сучасних системах моніторингу стану електродвигунів, що сприятиме підвищенню надійності обладнання, зменшенню експлуатаційних витрат і запобіганню незапланованим відмовам у промислових умовах.
Опис
Темчур, В. С. Предиктивна діагностика вібраційного сигналу електродвигуна на основі технології MSCNN-LSTM = Predictive diagnostics of electric motor vibration signal based on MSCNN-LSTM technology / В. С. Темчур, Т. Г. Баган // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : Гельветика, 2025. – № 1 (499). – С. 107–112.
Ключові слова
прогнозне технічне обслуговування, глибоке навчання, нейронні мережі, LSTM, CNN, MSCNN, predictive maintenance, deep learning, neural networks