VLOŽKA PALIVOVÉHO FILTRA NAfty

S trendom mechanických zariadení smerom k rozsiahlym, inteligentným a vysoko presným sa výrazne zlepšilo používanie rotačných častí, ako sú napríklad valčekové ložiská, aby sa dosiahol prenos sily, fixácia polohy a iné účely.Keď sa poškodia alebo zlyhajú, bude to mať vplyv na bezpečnosť prevádzky mechanického zariadenia a prínos výroby.V dôsledku špeciálnej montážnej polohy týchto rotujúcich častí je však ťažšie skúmať a posudzovať zdravotný stav zariadenia a doterajšie metódy spoliehajúce sa na ľudí alebo skúsenosti už nemôžu fungovať.Preto sa vývoj inteligentnej metódy detekcie a diagnostiky na implementáciu monitorovania zdravia zariadení stal horúcou témou výskumu.

S rýchlym vývojom umelej inteligentnej techniky sa čoraz viac metód strojového učenia stáva skutočnosťou a prosperitou inteligentnej diagnostiky mechanických zariadení, ako je učenie zosilnenia (RL) [1], [2], generatívne siete protivníkov (GAN) [3], autokóder (AE) [4] a podporný vektorový stroj (SVM) [5], [6], [47].Medzi nimi je SVM klasifikačný algoritmus založený na štatistickom učení, ktorý nie je ľahké zapadnúť do miestneho minima a oddeľuje tréningové údaje cez optimálnu nadrovinu, zatiaľ čo tréningové údaje možno mapovať na vysokorozmerné prvky pomocou nelineárnych metód mapovania, ako sú polynomiálne funkcie a radiálne bázové funkcie.Okrem toho môže SVM poskytnúť presnú rozhodovaciu nadrovinu pri obmedzených vzorkách a má dobrú schopnosť zovšeobecnenia.Vzhľadom na svoj vynikajúci výkon sa SVM široko používa v mnohých oblastiach.Wang a kol.navrhol inteligentnú metódu diagnostiky porúch založenú na kombinácii zovšeobecnenej kompozitnej multi-škálovej váženej permutačnej entropie (GCMWPE) a SVM [7], ktorá dokáže extrahovať nosné prvky z viacerých mierok a vytvoriť tak vysokorozmernú kolekciu prvkov.Bayati a kol.navrhol metódu lokalizácie poruchy pre DC microgrid založenú na SVM [8].Použitím lokálnej nameranej hodnoty na jednom konci každého vedenia je možné lokalizovať presné miesto vysokoimpedančnej chyby a experimentálne výsledky ukazujú, že schéma je odolná voči hluku a iným poruchám.Ref.[9] navrhli inteligentnú metódu diagnostiky porúch pre lítium-iónovú batériu založenú na podpornom vektorovom stroji, ktorý využíva diskrétne kosínusové filtrovanie na elimináciu šumu.