ДИАГНОСТИКА ЗУБЧАТЫХ ПЕРЕДАЧ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАШИН: ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ПО ВЕЙВЛЕТ-СПЕКТРОГРАММАМ

Аннотация

В представленном исследовании предложена методология автоматизированного обнаружения и классификации повреждений зубчатых зацеплений технологического оборудования на основе глубокого анализа виброакустических сигналов. Для преодоления неполноты информации при нестационарных режимах работы предложено преобразование временных рядов виброускорения в двухмерные вейвлет-спектрограммы с их последующей обработкой обученной сверточной нейронной сетью. С целью обеспечения прозрачности формируемых диагностических решений реализован алгоритм слоя градиентной активации Grad-CAM, позволяющий локализовать информативные частотно-временные области на спектрограммах. На основе серии экспериментов на тестовых обкаточных стендах подтверждена высокая точность идентификации усталостного выкрашивания и сколов зубьев, а также продемонстрирована соответствие подсвечиваемых нейросетью областей теоретическим гармоникам зубцового зацепления.