Procjena kvarova ležajeva primjenom strojnog učenja

Održavanje tehničkih sustava u funkcionalnom stanju jedno je od najznačajnijih djelatnosti suvremenih poduzeća. Samim time razvoj održavanja također ima velik značaj, gdje se počinju primjenjivati inteligentni sustavi kojima je moguća rana dijagnostika kvarova unutar sustava održavanja. Primjena algoritama strojnog učenja unutar održavanja po stanju rezultira smanjenjem vremena zastoja, povećanjem kvalitete proizvoda i usluga, omogućavanjem predviđanja kvarova. Unutar ovog rada primijenjen je jedan od algoritama konvolucijskih neuronskih mreža koje spadaju pod strojno učenje. Algoritmom se provela analiza vibracijskih signala ležajeva sa različitim oštećenjima sa ciljem raspoznavanja tih oštećenja bez ikakvog ručnog izvlačenja značajki iz podataka. Vibracijski signali prolaze kroz višeslojnu konvolucijsku mrežu koja automatski uči značajke signala. Točnost klasifikacije ovog algoritma iznosi oko 97,58%