Sa usa ka dakong kalamboan alang sa natad sa mekanikal nga mga diagnostic, usa ka bag-ong pagtuon ang nagpakita sa kaepektibo sa paghiusa sa modulation signal bispectrum (MSB) uban sa convolutional neural networks (CNN) alang sa pagdayagnos sa sayop samga spiral bevel gearsKining inobatibong pamaagi nagsaad og mas maayong katukma, mas paspas nga pag-ila, ug mas intelihente nga sistema sa pagdayagnos para sa mga gearbox nga taas og performance nga gigamit saaerospace, automotive, ug industriyal nga mga aplikasyon.

Spiralmga gear nga bevelmga kritikal nga sangkap sa transmission nga makita sa mga makinarya nga taas og torque, mga helikopter, mga sistema sa propulsyon sa dagat, ug mga heavy duty industrial reducers. Tungod sa ilang komplikado nga geometry ug mga kondisyon sa operasyon, ang sayo nga pag-ila sa mga depekto sa gear sama sa pitting, wear, ug pagkabali sa ngipon nagpabilin nga usa ka teknikal nga hagit. Ang tradisyonal nga mga teknik sa pagproseso sa signal kanunay nga naglisud sa noise interference ug mga kinaiya sa non linear fault.

Ang bag-ong pamaagi nagpaila sa usa ka two-stage fault diagnosis framework. Una, ang mga vibration signal nga namugna sa operating gear system gisusi gamit ang modulation signal bispectrum (MSB) usa ka higher order spectral analysis technique nga epektibong nakakuha sa non linear ug non Gaussian features sa signal. Ang MSB makatabang sa pagpadayag sa mga subtle modulated fault characteristics nga kasagarang natago sa standard frequency spectra.

Sunod, ang giproseso nga datos sa signal gibag-o ngadto sa mga time frequency image ug gipakaon ngadto sa usa ka convolutional neural network (CNN) usa ka deep learning model nga makahimo sa awtomatikong pagkuha sa mga high level fault features ug pagklasipikar sa mga kondisyon sa gear. Kini nga CNN model gibansay sa pag-ila tali sa himsog nga mga gear, gagmay nga mga fault, ug grabe nga kadaot sa lain-laing mga kondisyon sa load ug speed.

Ang mga resulta sa eksperimento, nga gihimo sa usa ka custom designed spiral bevel gear test rig, nagpakita nga ang pamaagi sa MSB CNN nakab-ot ang kapin sa 97% nga katukma sa klasipikasyon, nga milabaw sa tradisyonal nga mga pamaagi sama sa pag-analisa base sa FFT ug bisan sa uban pang mga teknik sa deep learning nga nagsalig sa hilaw nga datos sa vibration. Dugang pa, kini nga hybrid nga modelo nagpakita og kusog nga resistensya sa kasaba sa background, nga naghimo niini nga angay alang sa tinuod nga mga aplikasyon sa industriya.

Ang paghiusa sa modulation signal bispectrum uban sa CNN dili lang makapauswag sa performance sa fault recognition apan makapakunhod usab sa pagsalig sa manual feature engineering nga tradisyonal nga usa ka proseso nga makahurot sa oras ug nagdepende sa kahanas. Ang pamaagi kay scalable ug magamit sa ubang mga rotating machinery components, sama sa bearings ugmga gear sa planeta.

Kini nga panukiduki nagrepresentar sa usa ka lakang padulong sa pag-uswag sa mga intelihenteng sistema sa pagdayagnos sa sayup alang sa Industriya 4.0 ug sa mas lapad nga natad sa intelihenteng paggama. Samtang ang automation ug kasaligan sa makina nahimong labi ka hinungdanon,