Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 83 trang
Dung lượng: 2 MB

Giới thiệu nội dung

Nhận Dạng Vết Nứt Của Bánh Răng Bằng Phương Pháp Đo Dao Động Và Phép Biến Đổi Wavelet Rời Rạc

Tác giả: Hà Trung Kiên

Lĩnh vực: Cơ học Kỹ thuật

Nội dung tài liệu:

Luận văn này trình bày ứng dụng của việc phân tích tín hiệu dao động cơ học và mạng neural để phát hiện hư hỏng, vết nứt trên bánh răng trong hộp số. Phương pháp phân tích tín hiệu được sử dụng là phép biến đổi Wavelet rời rạc. Mạng nơron được áp dụng là mạng nơron truyền thẳng đa lớp MLP. Chương trình tính toán được thực hiện trên phần mềm Matlab với công cụ Signal Processing Toolbox và Neural Networks Toolbox.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Mục lục
  • Danh mục các ký hiệu, từ viết tắt
  • Danh mục các hình vẽ, đồ thị
  • Mở đầu
  • Chương 1. Cơ sở phép biến đổi Wavelet rời rạc
    • 1.1 Phép biến đổi Fourier
    • 1.2 Biến đổi Wavelet liên tục
      • 1.2.1 Phép biến đổi Wavelet liên tục
      • 1.2.2 Ý nghĩa của phép biến đổi Wavelet liên tục
    • 1.3 Biến đổi Wavelet rời rạc
      • 1.3.1 Phân tích đa phân giải
      • 1.3.2 Biến đổi Wavelet trực giao
      • 1.3.3 Thuật giải Mallat
      • 1.3.4 Một số hàm Wavelet rời rạc thông dụng
    • 1.4 Biến đổi Wavelet Packet
      • 1.4.1 Cơ sở Wavelet Packet
      • 1.4.2 Biến đổi Wavelet Packet điều hòa
    • Kết luận chương 1
  • Chương 2. Mạng Nơron
    • 2.1 Giới thiệu về mạng nơron nhân tạo
    • 2.2 Mạng nơron sinh học và mạng nơron nhân tạo
      • 2.2.1 Mạng nơron sinh học
      • 2.2.2 Mạng nơron nhân tạo
      • 2.2.3 Một số hàm truyền thường gặp
    • 2.3 Kiến trúc của mạng Nơron
      • 2.3.1 Phân loại mạng nơron
      • 2.3.2 Perceptron
      • 2.3.3 Một số kiểu kiến trúc mạng nơron
    • 2.4 Huấn luyện mạng Nơron
      • 2.4.1 Các phương pháp học của mạng nơron
      • 2.4.2 Thuật toán lan truyền ngược
    • 2.5 Wavelet Neural Networks
    • Kết luận chương 2
  • Chương 3. Phát hiện vết nứt bánh răng nhờ Wavelet Neural Networks
    • 3.1 Các dạng hư hỏng chủ yếu của bánh răng
      • 3.1.1 Mòn
      • 3.1.2 Dính, rỗ, tróc răng
      • 3.1.3 Nứt, gãy chân răng và mẻ đỉnh răng
      • 3.1.4 Tróc mỏi bề mặt
      • 3.1.5 Lỗi chế tạo
    • 3.2 Mô hình thí nghiệm
    • 3.3 Phát hiện vết nứt bánh răng bằng phân tích tín hiệu trong miền thời gian, tần số
      • 3.3.1 Phân tích tín hiệu trong miền thời gian
      • 3.3.2 Phân tích tín hiệu trong miền tần số
    • 3.4 Nhận dạng vết nứt bánh răng nhờ Wavelet Neural Networks
      • 3.4.1 Đồng bộ hóa tín hiệu
      • 3.4.2 Phân tích Wavelet Packet
      • 3.4.3 Mô hình mạng Neural trong nhận dạng vết nứt bánh răng
      • 3.4.4 Nhận dạng vết nứt bánh răng nhờ Wavelet Neural Networks
    • Kết luận chương 3
  • Kết luận
  • Tài liệu tham khảo