Вісник № 02. Системний аналіз, управління та інформаційні технології
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/55880
Переглянути
Документ Використання методів машинного навчання для бінарної класифікації робочого стану підшипників за сигналами їх віброприскорення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Бабуджан, Руслан Андрійович; Ісаєнков, Костянтин Олександрович; Красій, Данило Максимович; Водка, Олексій Олександрович; Задорожний, Іван В'ячеславович; Ющук, Михайло ВікторовичВ роботі досліджується зв’язок між віброприскоренням підшипників з їх робочим станом. Для визначення цих залежностей було побудовано випробувальний стенд та проведено 112 експериментів з різними підшипниками: 100 підшипників, у яких під час експлуатації розвинувся внутрішній дефект та 12 підшипників без дефекту. З отриманих записів було сформовано набір даних, який використовувався для побудови класифікатору та знаходиться у вільному доступі. Був запропонований метод для класифікації нових та використаних підшипників, що полягає у пошуку залежностей та закономірностей сигналу за допомогою описових функцій: статистичних, ентропій, фрактальних розмірностей та інших. Окрім обробки самого сигналу, також використовувалося частотне представлення сигналу роботи підшипників для доповнення простору ознак. У роботі було перевірено можливість узагальнення класифікації для її застосування на тих сигналах, які не були отримані під час лабораторних експериментів. Сторонній набір даних було знайдено у вільному доступі. Цей набір даних був використаний для того, щоб визначити, наскільки точним буде класифікатор, який навчався та тестувався на істотно різних сигналах. Навчання та валідація проводилась методом бутсрапування для викорінення ефекту випадковості з огляду на малий об’єм наявних даних для навчання. Для оцінки якості класифікаторів було використано F1-міру, як основну метрику, через незбалансованість наборів даних. В якості моделей класифікатору були обрані наступні алгоритми машинного навчання з вчителем: логістична регресія, метод опорних векторів, випадковий ліс та метод найближчих сусідів. Результати представлені в вигляді графіків густини розподілу та діаграм.