Browsing by Author "林庭毅"

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    基於多尺度方均根、多尺度熵、費雪法與倒傳遞網路之軸承錯誤診斷系統
    (2012) 林庭毅
    機械的狀態監控對於產業日漸重要，因為產業需要提高機械的可靠性，並且減少機械故障可能造成的經濟損失，以提升產業競爭力。在監測旋轉機械狀態的領域中，使用振動訊號進行分析是相當普遍的。透過比較機械運行時，正常與故障情況下產生的訊號，將可能檢測出軸承缺陷錯誤的類型。一般情況下，軸承錯誤診斷流程可以分為三個主要步驟：特徵擷取、特徵選取與錯誤情況的分類。在本論文中，我們提出了一個錯誤檢測的演算法，以區分不同種類的軸承故障。首先，收集振動訊號，並使用不同方法擷取其特徵，如多尺度熵(Multiscale Entropy, MSE)和多尺度方均根(Multiscale Root Mean Square, MSRMS)演算法。其次，使用費雪法(Fisher Score, FS)選取最佳的特徵。最後，使用最佳的特徵與倒傳遞網路 (Backpropagation Neural Network, BPN)來建立錯誤狀態分類的模型。在我們的模擬中，使用了凱斯西儲大學(CWRU)的軸承振動訊號資料。實驗結果表明，此錯誤診斷的流程應用於軸承訊號具有相當高的辨識率。