Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 112,298,152
Đề xuất phương pháp khử nhiễu tín hiệu rung phục vụ cho việc chẩn đoán lỗi của động cơ
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyễn Hồ Sĩ Hùng, Trần Đình Khoa
Nơi đăng:
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Trường Đại học Công nghiệp (Accepted);
S
ố:
xxx;
Từ->đến trang
: xxx;
Năm:
2023
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Trong những năm gần đây, Học sâu (DL) đã trở thành chìa khóa thành công trong nhiều ngành sản xuất. Chẩn đoán lỗi động cơ dựa trên dữ liệu rung động là một trong những ứng dụng học sâu trong mô hình sản xuất hiện đại. Do dữ liệu rung động rất nhạy cảm với một số tín hiệu nhiễu. Các chuyển động không cần thiết có thể có tác động tiêu cực đến đầu vào thông tin của cảm biến gia tốc. Đó là lý do tại sao khử nhiễu của tín hiệu rung được xem là giai đoạn quan trọng đầu tiên để chẩn đoán lỗi động cơ. Trong bài báo này, một phương pháp mới dựa trên biến đổi Fast Fourier Transform (FFT) và phân cụm K-mean lần đầu tiên được đề xuất để cải thiện hiệu quả của chẩn đoán lỗi động cơ. Sau đó, mạng nơron CNN được áp dụng để phân loại các lỗi của động cơ. Để xác nhận hiệu quả của phương pháp được đề xuất, bộ dữ liệu mã nguồn mở Case Western Reserve University (CWRU) được sử dụng để chạy thực nghiệm. Các kết quả thử nghiệm khẳng định những ưu điểm của phương pháp đề xuất trong việc hỗ trợ chẩ
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn