MODEL DYNAMICZNY UKŁADU NAPĘDOWEGO JAKO ŹRÓDŁO DANYCH WEJŚCIOWYCH DLA KLASYFIKATORÓW NEURONOWYCH

Podobne dokumenty
STANOWISKO MOCY KRĄŻĄCEJ JAKO SYSTEM POZYSKIWANIA DANYCH TESTUJĄCYCH DLA KLASYFIKATORÓW NEURONOWYCH

WYKORZYSTANIE MES DO WYZNACZANIA WPŁYWU PĘKNIĘCIA W STOPIE ZĘBA KOŁA NA ZMIANĘ SZTYWNOŚCI ZAZĘBIENIA

KONCEPCJA WYKORZYSTANIA SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W DIAGNOSTYCE PRZEKŁADNI ZĘBATYCH

WERYFIKACJA MODELU DYNAMICZNEGO PRZEKŁADNI ZĘBATEJ W RÓŻNYCH WARUNKACH EKSPLOATACYJNYCH

WYKRYWANIE USZKODZEŃ W LITYCH ELEMENTACH ŁĄCZĄCYCH WAŁY

WYZNACZANIE ZA POMOCĄ MEB WPŁYWU PĘKNIĘCIA U PODSTAWY ZĘBA NA ZMIANĘ SZTYWNOŚCI ZAZĘBIENIA

WPŁYW USZKODZEŃ KÓŁ ZĘBATYCH NA DRGANIA WAŁÓW PRZEKŁADNI PRACUJĄCEJ W UKŁADZIE MOCY KRĄŻĄCEJ

SELEKCJA SYGNAŁÓW DRGANIOWYCH PRZEKŁADNI ZĘBATYCH UKIERUNKOWANA NA DIAGNOSTYKĘ SELECTION OF TOOTHED GEAR VIBRATIONS SIGNALS FOR DIAGNOSTICS

WYKORZYSTANIE SYGNAŁU PRĘDKOŚCI DRGAŃ KĄTOWYCH WAŁU PRZEKŁADNI DO WYKRYWANIA USZKODZEŃ KÓŁ ZĘBATYCH

KLASYFIKATOR LOKALNYCH USZKODZEŃ ZĘBÓW KÓŁ PRZEKŁADNI, WYKORZYSTUJĄCY LOGIKĘ ROZMYTĄ ORAZ SELEKCJĘ WIDMOWĄ

DIAGNOSTYKA PRZEKŁADNI KLATEK WALCOWNICZYCH Z ZASTOSOWANIEM WIDM WYŻSZYCH RZĘDÓW INDUSTRIAL GEARBOXES DIAGNOSIS BY USED HIGHER ORDER SPECTRUM

OBLICZANIE KÓŁK ZĘBATYCH

WYKRYWANIE WYKRUSZENIA WIERZCHOŁKA ZĘBA W PRZYPADKU PRZEKŁADNI PRACUJĄCEJ ZE ZMIENNĄ W CZASIE PRĘDKOŚCIĄ OBROTOWĄ

KOMPUTEROWO WSPOMAGANE WYZNACZANIE DYNAMICZNYCH SIŁ MIĘDZYZĘBNYCH W PRZEKŁADNIACH WALCOWYCH O ZĘBACH PROSTYCH I SKOŚNYCH

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

Podstawy Konstrukcji Maszyn

Wykład wprowadzający

WPŁYW WYBRANYCH CZYNNIKÓW KONSTRUKCYJNYCH I EKSPLOATACYJNYCH NA WIBROAKTYWNOŚĆ PRZEKŁADNI ZĘBATEJ

WPŁYW ŁOŻYSKOWANIA WAŁÓW NA WIBROAKTYWNOŚĆ PRZEKŁADNI ZĘBATEJ DER EINFLUSS DER LAGER AUF DIE SCHWINGUNGSAKTIVITÄT DES ZAHNRADGETRIEBES

POLITECHNIKA GDAŃSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY KATEDRA KONSTRUKCJI I EKSPLOATACJI MASZYN

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Seria: TRANSPORT z. 82 Nr kol. 1903

POMIAR KÓŁ ZĘBATYCH WALCOWYCH cz. 1.

THE MODELLING OF CONSTRUCTIONAL ELEMENTS OF HARMONIC DRIVE

Koła stożkowe o zębach skośnych i krzywoliniowych oraz odpowiadające im zastępcze koła walcowe wytrzymałościowo równoważne

STANOWISKOWE BADANIE ZESPOŁU PRZENIESIENIA NAPĘDU NA PRZYKŁADZIE WIELOSTOPNIOWEJ PRZEKŁADNI ZĘBATEJ

OKREŚLENIE WPŁYWU WYŁĄCZANIA CYLINDRÓW SILNIKA ZI NA ZMIANY SYGNAŁU WIBROAKUSTYCZNEGO SILNIKA

ZESZYTY NAUKOWE NR 5(77) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Rozpoznawanie stanu technicznego przekładni zębatych z wykorzystaniem sieci neuronowej CP

Analiza dynamiczna uproszczonego modelu walcowej przekładni zębatej z uwzględnieniem prostokątnego przebiegu sztywności zazębienia

WYZNACZANIE WARTOŚCI PODSTAWOWYCH PARAMETRÓW TECHNICZNYCH NOWOCZESNYCH KOMBAJNÓW ZBOŻOWYCH PRZY UŻYCIU SSN

1. Historia 2. Podstawy neurobiologii 3. Definicje i inne kłamstwa 4. Sztuczny neuron i zasady działania SSN. Agenda

KLASYFIKATOR LOKALNYCH USZKODZEŃ ZĘBÓW KÓŁ PRZEKŁADNI, WYKORZYSTUJĄCY SIECI NEURONOWE MLP ORAZ CIĄGŁĄ TRANSFORMATĘ FALKOWĄ

Przekładnie ślimakowe / Henryk Grzegorz Sabiniak. Warszawa, cop Spis treści

Koła zębate. T. 3, Sprawdzanie / Kazimierz Ochęduszko. wyd. 5, dodr. Warszawa, Spis treści

WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWEJ DO BADANIA WPŁYWU WYDOBYCIA NA SEJSMICZNOŚĆ W KOPALNIACH WĘGLA KAMIENNEGO. Stanisław Kowalik (Poland, Gliwice)

Spis treści. Przedmowa 11

3. Wstępny dobór parametrów przekładni stałej

Podstawy Konstrukcji Maszyn. Wykład nr. 13 Przekładnie zębate

AutoCAD Mechanical - Konstruowanie przekładni zębatych i pasowych. Radosław JABŁOŃSKI Wydział Mechaniczny Technologiczny Politechnika Śląska, Gliwice

ANALIZA NAPRĘŻEŃ W KOŁACH ZĘBATYCH WYZNACZONYCH METODĄ ELEMENTÓW BRZEGOWYCH

POLITECHNIKA POZNAŃSKA Wydział Maszyn Roboczych i Transportu

OCENA OBCIĄŻENIA DYNAMICZNEGO W PRZEKŁADNI ZĘBATEJ, PRZY UWZGLĘDNIENIU SPRZĘŻENIA MIĘDZYSTOPNIOWEGO W ODNIESIENIU DO STOPNI IZOLOWANYCH

ODCHYŁKA DYNAMICZNA NOWYM PARAMETREM OPISUJĄCYM DOKŁADNOŚĆ WYKONANIA KÓŁ ZĘBATYCH

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2. Analiza kinematyczna napędu z przekładniami

Diagnostyka procesów przemysłowych Kod przedmiotu

Badanie wpływu obciążenia na sprawność przekładni falowej

MODELOWANIE ZŁOŻONEGO NAPĘDU MOTOCYKLA

ĆWICZENIE NR OBRÓBKA UZĘBIENIA W WALCOWYM KOLE ZĘBATYM O UZĘBIENIU ZEWNĘTRZNYM, EWOLWENTOWYM, O ZĘBACH PROSTYCH, NA FREZARCE OBWIEDNIOWEJ

WYZNACZANIE FUNKCJI SZTYWNOŚCI ZAZĘBIENIA METODĄ ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH IDENTIFICATION OF MESHING STIFFNESS FUNCTION BY MEANS OF FINITE ELEMENT METHOD

Ćwiczenie Nr 5. Wibrometryczna diagnostyka przekładni. Analiza widma. 1. Miary sygnału wibrometrycznego stosowane w diagnostyce przekładni

WYBRANE ZAGADNIENIA DIAGNOSTYKI WIELOSTOPNIOWEJ PRZEKŁADNI ZĘBATEJ ZE STOPNIEM PLANETARNYM W UKŁADZIE NAPĘDOWYM KOPARKI KOŁOWEJ. 1.

PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA

DiaSter - system zaawansowanej diagnostyki aparatury technologicznej, urządzeń pomiarowych i wykonawczych. Politechnika Warszawska

Porównanie wytrzymałości kół zębatych stożkowych o zębach kołowołukowych wyznaczonej wg normy ISO z analizą numeryczną MES

WYKORZYSTANIE OPROGRAMOWANIA ADAMS/CAR RIDE W BADANIACH KOMPONENTÓW ZAWIESZENIA POJAZDU SAMOCHODOWEGO

KATEDRA TECHNOLOGII MASZYN I AUTOMATYZACJI PRODUKCJI

Diagnostyka procesów i jej zadania

Przekładnie zębate serii HDO i HDP jako najnowsze rozwiązanie produktu typowego w zespołach napędowych

Analiza możliwości szacowania parametrów mieszanin rozkładów prawdopodobieństwa za pomocą sztucznych sieci neuronowych 4

LABORATORIUM DYNAMIKI MASZYN. Redukcja momentów bezwładności do określonego punktu redukcji

Sprawozdanie z prezentacji oprogramowania ilearnvibration

APPLICATION AS A CHANCE OF VIBRATIONS REDUCTION GENERATED BY GEARBOX

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PL B1. POLITECHNIKA RZESZOWSKA IM. IGNACEGO ŁUKASIEWICZA, Rzeszów, PL BUP 11/15

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK

PROTOKÓŁ NR 10. Techniki wirtualne w badaniach stanu, zagrożeń bezpieczeństwa i środowiska eksploatowanych maszyn

Kształtowanie wibroaktywności przekładni zębatej wspomagane badaniami laboratoryjnymi oraz symulacyjnymi

ANALIZA ZMIAN SIŁ WYMUSZAJĄCYCH I ICH WPŁYW NA DRGANIA KADŁUBA SILNIKA SPALINOWEGO

Wprowadzenie. Budowa pompy

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej

Reduktor 2-stopniowy, walcowy.

Problematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne

PRZETWARZANIE GRAFICZNYCH DANYCH EMPIRYCZNYCH DLA POTRZEB EDUKACJI SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, MODELUJĄCYCH WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII ROLNICZEJ

Politechnika Poznańska

METODA POMIARU DOKŁADNOŚCI KINEMATYCZNEJ PRZEKŁADNI ŚLIMAKOWYCH

PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH

WYZNACZANIE NAPRĘŻEŃ W PODSTAWACH ZĘBÓW KÓŁ NAPĘDÓW ZĘBATYCH

ZASTOSOWANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO LOKALIZACJI ZWARĆ W LINIACH ELEKTROENERGETYCZNYCH

Prof. Stanisław Jankowski

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Mechatronika Studia pierwszego stopnia. Podstawy konstrukcji maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Kod przedmiotu:

SZTUCZNE SIECI NEURONOWE W MODELOWANIU PROCESÓW Z OGRANICZONYM ZBIOREM DANYCH W INŻYNIERII ROLNICZEJ

ZACHODNIOPOMORSKI UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNY

WYBRANE ZAGADNIENIA OPTYMALIZACJI PRZEGLĄDÓW OKRESOWYCH URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH

WYKORZYSTANIE ANALIZY WPT I SIECI NEURONOWYCH PNN W DIAGNOZOWANIU ZAKŁÓCEŃ W DOPŁYWIE PALIWA DO CYLINDRÓW

WYZNACZANIE SPADKÓW NAPIĘĆ W WIEJSKICH SIECIACH NISKIEGO NAPIĘCIA

Podstawy diagnostyki środków transportu

Systemy uczące się Lab 4

BADANIA SYMULACYJNE UKŁADU ZAWIESZENIA POJAZDU SAMOCHODOWEGO W ŚRODOWISKU ADAMS/CAR SIMULATION RESEARCH OF CAR SUSPENSION SYSTEM IN ADAMS/CAR SOFTWARE

ZESZYTY NAUKOWE NR 10(82) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE

Stanowisko do diagnostyki wielofunkcyjnego zestawu napędowego operującego w zróżnicowanych warunkach pracy

Instytut Konstrukcji Maszyn, Instytut Pojazdów Szynowych 1

ZESZYTY NAUKOWE NR 10(82) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Diagnozowanie przekładni okrętowych sterów strumieniowych

ĆWICZENIE NR.6. Temat : Wyznaczanie drgań mechanicznych przekładni zębatych podczas badań odbiorczych

POLITECHNIKA GDAŃSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY KATEDRA KONSTRUKCJI I EKSPLOATACJI MASZYN

TEORIA MECHANIZMÓW I MANIPULATORÓW

KATEDRA TECHNOLOGII MASZYN I AUTOMATYZACJI PRODUKCJI

MT 2 N _0 Rok: 1 Semestr: 1 Forma studiów:

OSIE ELEKTRYCZNE SERII SHAK GANTRY

Algorytmy sztucznej inteligencji

Transkrypt:

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2009 Seria: TRANSPORT z. 65 Nr kol. 1807 Grzegorz PERUŃ, Bogusław ŁAZARZ, Grzegorz WOJNAR, Piotr CZECH MODEL DYNAMICZNY UKŁADU NAPĘDOWEGO JAKO ŹRÓDŁO DANYCH WEJŚCIOWYCH DLA KLASYFIKATORÓW NEURONOWYCH Streszczenie. W opracowaniu przedstawiono metodologię wykorzystania modelu dynamicznego jako bazy w badaniach sieci neuronowych. Zidentyfikowany model dynamiczny układu napędowego posłużył jako źródło otrzymywania danych wejściowych dla sieci neuronowych. THE TOOTHED GEAR OF DYNAMIC MODEL AS A BASE OF INPUT DATA FOR THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Summary. The work presents methodology of using dynamic model of the toothed gear as a base in research of artificial neural networks. The identified dynamic model of toothed gear in power transmission system was used as a generator of input data for neural network applications. 1. WPROWADZENIE Szybki i wielokierunkowy rozwój metodologii diagnostycznej w ostatnich latach spowodował powstanie nowych metod stosowanych w systemach lokalizacji uszkodzeń oraz rozpoznawania stanu obiektów [10]. Zaczęto interesować się zastosowaniem sztucznej inteligencji w diagnozowaniu stanu urządzeń [1,4,5,6]. Jedną z metod należącą do tej grupy są sztuczne sieci neuronowe, które znajdują zastosowanie w coraz to nowych obszarach wiedzy. Sieci neuronowe należą do wyrafinowanych technik modelowania, zdolnych do odwzorowania nadzwyczaj złożonych funkcji z dużą liczbą zmiennych niezależnych [8]. Zasada działania sztucznych sieci neuronowych oparta jest na pracy mózgu człowieka [8]. Sztuczna sieć neuronowa składa się z połączonych ze sobą elementów, zwanych neuronami. Aby móc korzystać ze sztucznej sieci neuronowej, należy ją wyposażyć w wiedzę, odpowiednią do zadania, jakie ma spełniać. Proces ten nosi nazwę uczenia sieci. W procesie tym każdemu z neuronów muszą zostać pokazane dane uczące, od których jakości zależą późniejsze efekty otrzymane w wyniku działania sieci neuronowych [8]. Zgodnie z bibliografią [8] ilość danych wejściowych musi być co najmniej 10-krotnie większa niż złożoność sieci (liczba wag połączeń). W praktyce, często niemożliwością jest

90 G. Peruń, B. Łazarz, G. Wojnar, P. Czech zebranie z rzeczywistego obiektu badań tak dużej ilości danych. Konieczne wydaje się więc poszukiwanie innych metod pozyskiwania potrzebnej ilości danych, które zostaną wykorzystane jako dane wejściowe dla sztucznych sieci neuronowych. 2. MODEL UKŁADU NAPĘDOWEGO Z PRZEKŁADNIĄ ZĘBATĄ Autorzy prowadzą prace, których celem jest identyfikacja uszkodzeń w przekładniach zębatych już we wczesnych stadiach ich rozwoju [1,4,5,6,10]. Jedną z metod, nad którą trwają prace, jest wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej w zadaniu klasyfikacji stopnia uszkodzenia zębów [1,4,5,6]. Ponieważ nie jest możliwe zebranie wystarczającej do uczenia sieci neuronowej ilości przykładów uszkodzeń zębów, opracowano metodę opartą na modelu przekładni zębatej. W literaturze można spotkać wiele różnego rodzaju modeli przekładni zębatej [2]. Można zauważyć tutaj dwutorowość prac. Pierwszy kierunek prac opiera się na dokładnej analizie odizolowanego od układu napędowego modelu przekładni zębatej. Jedynymi przyczynami obciążeń dynamicznych są źródła wewnętrzne, przy stałym obciążeniu zewnętrznym [2]. Do grupy tej należą modele Bollingera i Bosha, Rettiga, Kowalewa, modele palisadowe, modele oparte na metodzie interferencji pozornej [2]. Do drugiego kierunku prac należą badania własności dynamicznych całych układów napędowych złożonych z przekładni zębatej, silnika napędowego, maszyny roboczej, sprzęgieł, wałów [2]. Do najważniejszych modeli należących do tej grupy należy wymienić model Nadolskiego, Grybosia, Pfeiffera, Boscha, Marchełka [2]. Rozwój specjalistycznego oprogramowania komputerowego i wiedzy na temat czynników mających wpływ na dynamikę przekładni zębatych pozwala na zbudowanie modelu dynamicznego układu napędowego łączącego zalety obu wyżej wymienionych kierunków prac. Model taki powinien uwzględniać zarówno procesy zachodzące w całym układzie napędowym, jak i parametry samego zazębienia przekładni zębatej pracującej w tym układzie [3]. W badaniach wykorzystano model opracowany i zidentyfikowany w Katedrze Budowy Pojazdów Samochodowych [3,7,9,11,12]. Na rysunku 1 przedstawiono model dynamiczny układu napędowego z przekładnią zębatą, wykorzystany w zaproponowanej metodzie [1,3,7,9,11,12]. Model przedstawia układ napędowy składający się z jednostopniowej przekładni zębatej, elektrycznego silnika asynchronicznego, maszyny roboczej, sprzęgieł łączących wały. Zaadoptowano w nim model zazębienia zgodny z modelem Müllera [2]. W globalnym układzie współrzędnych przyjęto kierunek osi z zgodny z kierunkiem osi wałów przekładni, kierunek osi y zgodny z kierunkiem siły stycznej w zazębieniu, kierunek osi x skierowany zgodnie z kierunkiem siły normalnej w zazębieniu. Zidentyfikowany model układu napędowego z przekładnią zębatą stanowi system pozyskiwania danych wejściowych dla sztucznych sieci neuronowych.

Model dynamiczny układu napędowego jako... 91 Koło Maszyna robocza z x y Zębnik Silnik elektryczny Rys. 1. Model dynamiczny przekładni zębatej w układzie napędowym Fig. 1. Dynamic model of gearbox in power transmission system 3. OBIEKT BADAŃ Obiekt badań stanowiła przekładnia zębata pracująca w układzie napędowym. W badaniach posłużono się zidentyfikowanym modelem takiej przekładni [1,3,7,9,11,12]. Parametry badanej przekładni zestawiono w tabeli 1. Tabela 1 Parametry badanej przekładni zębatej Parametr Wartość Liczba zębów zębnika 16 Liczba zębów koła 24 Szerokość kół 20 mm Moduł normalny 4,5 mm Współczynnik korekcji zębnika 0,86 Współczynnik korekcji koła -0,5 Nominalny kąt przyporu 20 0 Kąt pochylenia linii zęba 0 0 Całkowity wskaźnik przyporu 1,32

92 G. Peruń, B. Łazarz, G. Wojnar, P. Czech Współczynnik wysokości głowy zęba 1 Współczynnik luzu wierzchołkowego 0,25 Odległość osi kół 91,5 mm Materiał kół 20H2N4A Twardość kół 60 HRC 4. OPIS METODY POZYSKIWANIA DANYCH UCZĄCYCH Podstawą metody stosowanej w badaniach [1,4,5,6] jest zidentyfikowny model przekładni zębatej pracującej w układzie napędowym [3]. Metodologia badań zakłada, że model przekładni zębatej odzwierciedla na zadowalającym poziomie rzeczywisty obiekt badań. Przy takim założeniu możliwe jest pozyskanie wystarczającej liczby zestawów danych uczących właśnie przez wykorzystanie modelu przekładni. Podstawą do otrzymania danych uczących dla sztucznych sieci neuronowych jest zasymulowany sygnał prędkości drgań poprzecznych wału koła. Wybrany sygnał jest zgodny z sygnałem możliwym do otrzymania z rzeczywistej przekładni zębatej pracującej w układzie mocy krążącej. Wybór ten umożliwi późniejszą weryfikację działania sieci neuronowych na sygnale zmierzonym na stanowisku mocy krążącej. W celu uzyskania wystarczającej liczby sygnałów zasymulowano pracę przekładni w trzech seriach. Seria pierwsza zakłada pracę bezbłędnej przekładni: - błąd cykliczny dla zębnika: 0 m/długość podziałki, - błąd cykliczny dla koła: 0 m/długość podziałki, - błędy losowe maksymalny błąd wykonania zębnika: 0 m, - błędy losowe maksymalny błąd wykonania koła: 0 m. Seria druga, odpowiadająca pracy przekładni wykonanej w 5 klasie dokładności wykonania: - błąd cykliczny dla zębnika: -7 m/długość podziałki, - błąd cykliczny dla koła: 5 m/długość podziałki, - błędy losowe maksymalny błąd wykonania zębnika: ± 4,5 m, - błędy losowe maksymalny błąd wykonania koła: ± 4,5 m. Seria trzecia, odpowiadająca pracy przekładni wykonanej w 6 klasie dokładności wykonania: - błąd cykliczny dla zębnika: -14 m/długość podziałki, - błąd cykliczny dla koła: 10 m/długość podziałki, - błędy losowe maksymalny błąd wykonania zębnika: ± 9 m, - błędy losowe maksymalny błąd wykonania koła: ± 9 m. W celu zwiększenia ilości danych niezbędnych do uczenia sieci, serię drugą i trzecią powtórzono pięciokrotnie przy różnych błędach losowych. Przykładowy rozkład błędów losowych dla zębnika i koła wykonanych w 5 klasie dokładności przedstawiono na rysunku 2.

Model dynamiczny układu napędowego jako... 93 Rys. 2. Przykład rozkładu błędów losowych 5 klasa dokładności wykonania Fig. 2. The example of schedule of random fault 5 grades of gears Zasymulowano pracę przekładni zębatej pracującej przy dwóch prędkościach obrotowych wału koła: - n = 900 [obr/min] (f = 15 [Hz]), - n = 1800 [obr/min] (f = 30 [Hz]), i dwóch obciążeniach: - M = 138 [Nm] (Q = 2,58 [MPa]), - M = 206 [Nm] (Q = 3,85 [MPa]). Każdy z wariantów symulowano dla odchyłek wykonania przekładni zębatej zgodnie z procedurą opisaną powyżej. Wartości prędkości obrotowych i obciążeń dobrano tak, aby możliwe było porównanie sygnałów otrzymanych z symulacji z sygnałami zmierzonymi na stanowisku mocy krążącej. Przykładowe sygnały prędkości poprzecznych wału koła dla przekładni idealnej (bezbłędnej) przedstawiono na rysunku 3. Rys. 3. Prędkość drgań poprzecznych wału koła przekładnia bezbłędna Fig. 3. Transversal vibration velocity signals faultless gearbox

94 G. Peruń, B. Łazarz, G. Wojnar, P. Czech Dodatkowo dla każdego z przypadków przeprowadzono symulację z lokalnym uszkodzeniem zęba. Zasymulowano dwa rodzaje uszkodzeń o różnym stopniu zaawansowania, w postaci pęknięcia u podstawy zęba oraz wykruszenia wierzchołka zęba. Wystąpieniu uszkodzenia zęba w postaci pęknięcia u jego podstawy towarzyszy lokalna zmiana sztywności zazębienia. Własność tę wykorzystano przy implementacji tego typu uszkodzenia w modelu przekładni [12]. Pęknięcie u podstawy zęba zostało zamodelowane jako procentowe zmniejszenie sztywności pary zębów w stosunku do przekładni bez uszkodzeń. Uszkodzenie zęba w postaci wykruszenia wierzchołka odwzorowano jako zmianę odcinka przyporu. W przypadku uszkodzenia zęba zębnika następuje wcześniejsze zakończenie przyporu, natomiast dla uszkodzenia zęba koła współpraca zębów jest opóźniona [12]. Sygnały otrzymane z symulacji po odpowiedniej obróbce i ekstrakcji residuów stanowią podstawę systemu otrzymywania danych wejściowych dla sieci neuronowych. W pracach [1,4,5,6] tak otrzymane dane są wykorzystywane w neuronowych klasyfikatorach stopnia lokalnych uszkodzeń przekładni zębatej. Bibliografia 1. Czech P.: Wykrywanie uszkodzeń przekładni zębatych za pomocą metod sztucznej inteligencji. Rozprawa doktorska, Katowice 2006. 2. Dąbrowski Z., Radkowski S., Wilk A.: Dynamika przekładni zębatych. Badania i symulacja w projektowaniu eksploatacyjnie zorientowanym. ITE, Radom 2000. 3. Łazarz B.: Zidentyfikowany model dynamiczny przekładni zębatej jako podstawa projektowania. Biblioteka Problemów Eksploatacji, Katowice-Radom 2001. 4. Łazarz B., Czech P.: Optymalizacja sieci neuronowej typu SVM w zadaniu identyfikacji stopnia pęknięcia zęba. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, seria Transport, z. 50/2003. 5. Łazarz B., Czech P.: Wykorzystanie sieci neuronowych do identyfikacji pęknięcia stopy zęba. Diagnostyka, Vol. 31/2004. 6. Łazarz B., Madej H., Czech P.: Ciągła transformata falkowa jako podstawa klasyfikatora neuronowego typu SVM. XXXII Ogólnopolskie Sympozjum Diagnostyka Maszyn, Węgierska Górka 2005. 7. Łazarz B., Wojnar G.: Model dynamiczny układu napędowego z przekładnią zębatą. XVII Ogólnopolska Konferencja Przekładnie Zębate, Węgierska Górka 2000. 8. Nałęcz M., Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna 2000, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000. 9. Peruń G.: Model dynamiczny układu napędowego. Praca dyplomowa magisterska, Katowice 2004. 10. Wilk A., Łazarz B., Madej H.: Vibration Processing Techniques for Fault Detection in Gearboxes. ASME 2003. Chicago, Illinois, USA, 2003. 11. Wojnar G.: Model dynamiczny układu napędowego złożonego z silnika asynchronicznego, przekładni zębatej oraz maszyny roboczej. Praca dyplomowa magisterska, Katowice 2000. 12. Wojnar G.: Wykrywanie uszkodzeń kół zębatych wybranymi metodami przetwarzania sygnałów drganiowych. Rozprawa doktorska, Katowice 2004. Recenzent: Prof. dr hab. inż. Zbigniew Dąbrowski