Classification of fault diagnosis in a gear wheel by used probabilistic neural network, fast Fourier transform and principal component analysis

This paper presents the results of an experimental application of artificial neural network as a classifier of the degree of cracking of a tooth root in a gear wheel. The neural classifier was based on the artificial neural network of Probabilistic Neural Network type (PNN). The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from fast Fourier transform (FFT) and principal component analysis (PCA). The identified model of toothed gear transmission, operating in a circulating power system, served for generation of the teaching and testing set applied for the experiment.

W artykule przedstawiono wyniki z eksperymentów, których celem było wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej jako klasyfikatora stopnia pęknięcia u podstawy zębów kół przekładni. W badaniach użyto probabilistycznych sieci neuronowych (PNN). Dane wejściowe dla klasyfikatorów stanowiły miary statystyczne uzyskane z sygnałów drganiowych, przy wykorzystaniu szybkiej transformaty Fouriera (FFT) oraz analizy PCA. Zidentyfikowany model przekładni zębatej, pracującej w układzie napędowym, posłużył jako źródło danych uczących i testujących dla sztucznych sieci neuronowych.