| Аннотацiя: |
Методами технического диагностирования определяют неисправности машин во время эксплуатации. Диагностика позволяет оптимизировать техническое обслуживание оборудования комбикормового производства, сократить затраты на эксплуатацию. Цель исследований, проводимых в МГУПП, - повышение точности и эффективности методов диагностирования машин путем использования нейронных сетей для анализа диагностической информации. Исследования проведены в течение года на комбикормовом заводе ОАО "Болшево-Хлебопродукт" (Московская обл.) для шести молотковых дробилок А1?ДМР. Вибрация подшипниковых узлов машин измерялась в вертикальном направлении с помощью прибора "Корсар+" (ПВФ ВиброЦентр). Одновременно определялось техническое состояние машин приборными методами и методом экспертных оценок. Задача классификации технического состояния машины решена методом нейросетевого анализа данных в программе "Statistika 6". Исходной информацией для построения нейронной сети служили значения амплитуд 1/3 октавного спектра вибрации подшипниковых узлов. Сеть обучена распознаванию четырех технических состояний - "норма", "дисбаланс ротора", "дефекты муфты" и "дефекты подшипников". В результате исследований найдена лучшая сеть - трехслойный персептрон МП 7:7?8?4:1. |
