Алгоритм распознавания основных дефектов поверхностей колец подшипников с применением метода фрактальной размерности и нейронных сетей
Аннотация
Дата поступления статьи: 21.01.2022Для повышения качества колец подшипников современное производство стремится применять новые современные методики распознавания дефектов, основываясь на причинах их возникновения, а также внедрять системы контроля качества путём созданий специализированного программного обеспечения. Точная оценка динамических качеств подшипников очень важна для машин и позволяет избежать серьезного механического повреждения. В рамках проводимых экспериментов были рассмотрены основные методы контроля и установлен наиболее эффективный – вихретоковый контроль, который обладает рядом преимуществ по сравнению с другими. Для предотвращения возникновения бракованных изделий в системе контроля был рассмотрен метод фрактальной размерности и построена нейронная сеть для решения поставленных задач диагностирования.
Ключевые слова: диагностирование дефектов, подшипники, нейронные сети, автоматизированное управление, фрактальная размерность, SVD-фильтрация, ПП Matlab, система мониторинга
05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
.