Predlagali smo izpopolnjene inačico algoritmov za sprotno analizo parametrov olj. Le-te temeljijo na meritvah različnih lastnosti olja, pri čemer se na prisotnost napake sklepa na podlagi prehodnih pojavov v zbranih signalih. Detekcija napak, ki se kažejo v tranzientnih pojavih, se opravlja s pomočjo CUSUM testa. Delovanje algoritmov je bilo preizkušeno v laboratorijskih pogojih.
COBISS.SI-ID: 13160219
Med vzroke za okvaro ležajev sodi pomanjkljivo mazanje. Odkrivanje nezadostno mazanih ležajev iz vibracijskih signalov je še vedno težavna naloga, še zlasti, če so razpoložljivi le krajši podatki delovanja motorjev. Problematike smo se lotili z uporabo nedavno razvite valčne bispektralne metode, ki nam omogoča razkrivanje časovno faznih odvisnosti. Rezultati poskusov kažejo, da bispektralna absolutna vrednost ni dovolj občutljiva za detekcijo napake nezadovoljive stopnje lubrikanta. Z nadaljno obdelavo fazne informacije bifaze pa lahko pridobimo boljši vpogled v stanje napake ležaja. Nepravilno mazanje se izraža v različnih dolžinah faznih sklopitev in specifičnem bifrekvenčnem področju v bispektralni domeni.
COBISS.SI-ID: 10015817
Skoraj vsi znani postopki diagnosticiranja poškodb v ležajih temeljijo na analizi amplitudnih spektrov zajetih signalov. Pri tovrstnih analizah se lahko pojavijo težave, saj fluktuacije v delovnih pogojih lahko zabrišejo spektralno vsebnost. Zato smo razvili alternativni pristop, ki temelji na modelih točkovnih procesov s katerimi opisujemo porazdelitve časov med dvema zaporednima trkoma ob poškodovano mesto na elementu ležaja. Porazdelitev časov lahko opišemo z inverzno Gaussovo mešanico. S tem je postopek diagnostike manj občutljiv na fluktuacije v delovnih pogojih. Postopek smo preizkusili na primeru ležajev z lokalnimi poškodbami.
COBISS.SI-ID: 27178535
Prispevek vsebuje nov pristop k diagnostiki reduktorjev pri spremenljivih ter neznanih obratovalnih pogojih. Predloženi pristop temelji na Rényi entropijske indekse izračunane na podlagi paketne valjčne transformacije. Entropijski indeksi učinkovito opisujejo določene statistične karakteristike ustvarjenih vibracij in so hkrati neobčutljivi na spremembe obratovalnih pogojev. Analizirajo se spremembe oblike porazdelitve ovojnice vibracij, ki se lahko modelira kot vsota sinusnih signalov z naključno fazo ter amplitudo. S tem se izognemo potrebi po natančnih meritev hitrosti in bremena reduktorja. Poleg tega predložena metoda ne potrebuje podatkov o geometriji reduktorja. Učinkovitost metode je bila ocenjena na testnem dvostopenjskem reduktorju z različnimi mehanskimi napakami.
COBISS.SI-ID: 25765159
Klasične značilke za diagnostiko napak v ležajih so dokazano neučinkovite pri napovedovanju preostale življenjske dobe. V članku predlagamo nov pristop k napovedovanju odpovedi ležajev, ki temelji na statističnih značilkah, kot sta kompleksnost ovojnice in entropija signala vibracij in uporabi modelov na podlagi Gaussovih procesov. Predlagane značilke izkazujejo ustrezno občutljivost na spremembe v stanju ležaja in so hkrati dovolj robustne na sprmenljive pogoje obratovanja. Modeli na osnovi gaussovih procesov so neparametrični modeli tipa črne škatljice in se razlikujejo od ostalih metod strojnega učenja po tem, da poišče povezave med vhodnimi in izhodnimi podatki. V članku smo predstavili uporabo modelov na podlagi Gaussovih procesov za filtriranje časovnih vrst značilk in izračun napovedi preostale življenjske dobe.
COBISS.SI-ID: 27855399