التحويل المويجي المستمر في الكشف الآلي عن الأعطال
الكلمات المفتاحية:
التحويل المويجي، الأتمتة الصناعية، تحويلات فوريرالملخص
يعد التحويل المويجي من التحولات الحديثة والمهمة التي استخدمها الباحثون في كثير من التطبيقات لما له من مزايا وخواص تعتمد على التحليل للإشارة والتي تؤدي دوراً كبيراً في معالجة الإشارة الرقمية. كما أن خاصيته في كونه يحلل الإشارة إلى مستويات متعددة التفاصيل وفي كلا المجالين الزمني والترددي تعتبر من أهم خصائصه التي استخدمت في مجال معالجة الإشارة الرقمية بشكل عام والتشخيص بشكل خاص. تواجه المحركات شتى أنواع الإجهادات خلال ظروف تشغيلها، لذلك فإن رصد وتشخيص أعطالها قد أصبح من الاحتياجات المهمة وذلك من أجل تجنب الأعطال الكارثية. إن التحويل المويجي يمثل تحليلاً متغيراً من ناحية تقسيم نافذة التردد بالنسبة إلى الزمن، ممّا يعطيه قوة في التحليل مقارنة مع تحويل فورير، وملائمته للعديد من التطبيقات. في الآونة الأخيرة أصبح الكشف عن الأعطال في العديد من المجالات عملية هامة للمنظومات البسيطة والمعقدة. تم استخدام طريقة التحويل المويجي المستمر لحل المحدودية في تحويلات فورير. ولتوضيح الطريقة المقترحة تم اختبار التحويل المويجي المستمر على ضاغط هواء، أجريت عليه عدد ثمان تجارب (تجربة سليمة وعدد سبع تجارب تحتوي على أعطال مختلفة). تفيد النتائج المتحصل عليها بأن الطريقة المقترحة هي الأنسب في تحليل أعطال منظومة ضاغط الهواء مما يساعد في تحديد مكان العطل قبل حدوث الانهيار التام للمنظومة
المراجع
J. Rafiee, et al., "Application of mother wavelet functions for automatic gear and bearing fault diagnosis," Expert Systems with Applications, vol. 37, pp. 4568-4579, 2010.
F. Golnaraghi and B. Kuo, "Automatic control systems," Complex Variables, vol. 2, pp. 1-1, 2010.
N. K. Verma, et al., "Intelligent condition based monitoring using acoustic signals for air compressors," IEEE Transactions on Reliability, vol. 65, pp. 291-309, 2016.
Z. Peng and F. Chu, "Application of the wavelet transform in machine condition monitoring and fault diagnostics: a review with bibliography," Mechanical systems and signal processing, vol. 18, pp. 199-221, 2004.
B. Van Hecke, et al., "Low speed bearing fault diagnosis using acoustic emission sensors," Applied Acoustics, vol. 105, pp. 35-44, 2016.
B. Van Hecke, et al., "Bearing fault diagnosis based on a new acoustic emission sensor technique," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability, vol. 229, pp. 105-118, 2015.
X. Li, "A brief review: acoustic emission method for tool wear monitoring during turning," International Journal of Machine Tools and Manufacture, vol. 42, pp. 157-165, 2002.
L. Satish, "Short-time Fourier and wavelet transforms for fault detection in power transformers during impulse tests," IEE Proceedings-Science, Measurement and Technology, vol. 145, pp. 77-84, 1998.
I. Daubechies, "The wavelet transform, time-frequency localization and signal analysis," IEEE transactions on information theory, vol. 36, pp. 961-1005, 1990.
I. Daubechies, Ten lectures on wavelets vol. 61: Siam, 1992.
R. Yan, et al., "Wavelets for fault diagnosis of rotary machines: A review with applications," Signal processing, vol. 96, pp. 1-15, 2014.
T. Benkedjouh, et al., "Tool wear condition monitoring based on continuous wavelet transform and blind source separation," The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, pp. 1-13, 2018.
P. Konar and P. Chattopadhyay, "Multi-class fault diagnosis of induction motor using Hilbert and Wavelet Transform," Applied Soft Computing, vol. 30, pp. 341-352, 2015.
F. Hemmati, et al., "Roller bearing acoustic signature extraction by wavelet packet transform, applications in fault detection and size estimation," Applied Acoustics, vol. 104, pp. 101-118, 2016.
L. Cohen, Time-frequency analysis vol. 778: Prentice hall, 1995.
B. Boashash, Time-frequency signal analysis and processing: a comprehensive reference: Academic Press, 2015.
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2019 علي محمد عبد الشاهد ، زبيدة سليم المنتصر ، إبراهيم أحمد بادي
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
