學位論文
Permanent URI for this collectionhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/73894
Browse
1 results
Search Results
Item 以卷積神經網路為基礎之軸承故障診斷系統(2019) 郭柏賢; Guo, Bo-Xain軸承在所有機械設備中，是最重要的機械部件之一，而軸承運行時之健 康狀況，除了直接影響整台設備的機能性，亦係造成設備故障的主要因素; 因此，對於設備診斷、維護時能夠精確評估軸承的健康狀況極為重要。 傳統軸承故障診斷方式仍存在許多改進空間，例如:僅限於同轉速下才 可進行軸承故障診斷，為解決此問題，本研究針對高低不同轉速之軸承設計 軸承故障診斷系統。該系統以卷積神經網路為基礎，將不同轉速之資料作為 資料集以建置神經網路模型，透過深度學習神經網路實現一跨轉速之軸承故 障診斷系統，為證明該方法的可信度，本研究資料來自具公信力的 Case WesternReserve 大學軸承資料中心，該資料中心網站有提供之軸承振動故障 訊號，且利用該網站提供的軸承訊號驗證本研究提出的方法，證實本研究之 故障診斷系統功效卓越。 本研究達成高低不同轉速之軸承資料進行同時分類，及利用神經網路模 型，成功分類未參與建模的轉速資料，且正確率高達 99.66%。