COMPARISON OF TECHNIQUES FOR DETECTION OF FAILURE ROLLING ELEMENT BEARINGS

1. Pavle Stepanić, Serbia

Abstract: This paper presents advanced techniques for the detection of bearing failures based on vibration signals. Capability of detection and diagnosis of some effective techniques are discussed and compared on the basis experimental results. In particular, we analyzed the ID3 data mining technique, detection using statistical pattern recognition and application of hidden Markov model (HMM). Comparing the experimental results showed that the highest accuracy of detection techniques has been realized using HMM, and for determining the type of bearing damage easier to use a statistical approach to pattern recognition. It is shown that the presence of faults can be detected on-line monitoring of the probability of trained HMM for the correct bearing, which is determined by feature extraction from vibration signals. In addition, the application of HMM can be extended to consider problems of prognosis and prediction of bearing condition, which gives as an output time to failure.

Keywords: failure detection, data mining, statistical pattern recognition, hidden Markov model, condition based maintenance

POREĐENJE TEHNIKA ZA DETEKCIJU OTKAZA KOTRLJAJUĆIH LEŽAJEVA

Rezime: U ovom radu su predstavljene savremene tehnike za detekciju otkaza ležaja na osnovu signala vibracija. Sposobnost detekcije i dijagnostike nekih efikasnih tehnika su razmatrane i poređene na osnovu eksperimentalnih rezultata. Konkretno, analizirana je ID3 "data mining" tehnika, detekcija korišćenjem statističkog prepoznavanja oblika i primena skrivenih Markovljevih modela (HMM). Poređenjem dobijenih eksperimentalnih rezultata utvrđeno je da najveću tačnost detekcije ima tehnika realizovana korišćenjem HMM-a, dok je za određivanje tipa oštećenja ležaja jednostavnije koristiti statistički pristup prepoznavanja oblika. Pokazano je kako se prisustvo greške može detektovati "on-line" praćenjem verovatnoće obučenog HMM-a za ispravan ležaj, koja je određena izdvajanjem obeležja iz signala vibracija. Pored toga primena HMM-a se može proširiti i na razmatranje problema prognoze i predikcije stanja ležajeva koji kao izlaz daje vreme do otkaza.

Ključne reči: failure detection; data mining; statistical pattern recognition; hidden Markov model; condition based maintenance

Tematska oblast: Proizvodne tehnologije i inženjerstvo

Uvodni rad: Da

Datum: 14.12.2010.

Br. otvaranja: 1509

11th International Conference on Accomplishments in Mechanical and Industrial Engineering

Datoteka uz rad  (1.69 MB)


Ostali radovi sa konferencije


Pretraži radove