Resumen

Para resolver el problema de que un solo tipo de sensor no puede reflejar completamente la información de vida útil del rodamiento en el proceso de predicción de vida útil residual del motor de tracción del metro, se propone un método de predicción de vida útil residual del rodamiento basado en la fusión de múltiple información y redes neuronales convolucionales. En primer lugar, se utilizan el sensor de vibración y el sensor de emisión acústica para recopilar las señales de vida útil del rodamiento en el banco de pruebas de vida útil por fatiga del rodamiento. En segundo lugar, se utiliza la descomposición en paquetes de ondaleta para deshacerse del ruido de la señal de vida útil del rodamiento recopilada y extraer múltiples valores propios. Sobre esta base, los múltiples valores propios se normalizan y se analiza la tendencia de degradación del rodamiento. Finalmente, la vida útil del rodamiento recopilada se divide en cinco etapas, y los múltiples valores propios procesados

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Sensor; Vida útil del rodamiento; Red neuronal convolucional; Autovalores; Método de predicción; Fusión
• Keywords:Sensor; Bearing life; Convolutional neural network; Eigenvalues; Prediction method; Fusion