Сучасні технології вібраційної діагностики транспортних засобів і промислових механізмів

Abstract

В роботі проведено аналіз сучасних методів вібраційної діагностики та моніторингу транспортного та промислового обладнання. Розглянуто класичні підходи на основі швидкого перетворення Фур’є та вейвлет-перетворень, а також сучасні методики, що використовують штучні нейронні мережі (CNN, MLP, WNN) для автоматичного розпізнавання та прогнозування несправностей. Приділено увагу сенсорам, методам підготовки вібраційних сигналів, їх обробці та передачі. Узагальнено переваги нейромережевих підходів у порівнянні з традиційними методами, зокрема гнучкість і здатність працювати зі складними нестаціонарними сигналами. Визначено перспективи розвитку систем моніторингу в реальному часі, гібридних методів та адаптивних моделей для підвищення надійності обладнання та зниження витрат. The paper provides an analyzes modern technologies of roll forming for 3D-bent profiles and their applications in the automotive industry, construction, manufacturing, and agriculture. Approaches to optimizing the number of technological transitions are considered, contributing to reduced production time and increased productivity. Special attention is given to controlling the stress-strain state of the metal, which is crucial for ensuring high product quality. The impact of sensor technologies on real-time process monitoring is assessed, allowing for defect reduction and lower production costs. The use of advanced solutions in roll forming opens new opportunities for production optimization.