Početak projekta: 1.10.2025.

Rotacijski strojevi predstavljaju najčešći oblik stroja i prisutni su u svim važnijim sektorima industrije. Iznenadni prekid rada rotacijskih strojeva zbog greške ili kvara može uzrokovati ogromne troškove. Valjni ležajevi čine značajan dio globalnog tržišta ležajeva. U 2023. zauzimali su približno 45% tržišnog udjela. Stoga, projekt ima za cilj razviti inteligentnu metodu dijagnostike kvarova na valjnim ležajevima temeljenu na strojnom učenju. Istraživanje je u osnovi podijeljeno na dva dijela. Prvi dio obuhvaća razvoj simulacijskih modela valjnog ležaja (VL) sa raznim tipovima oštećenja u cilju određivanja karakterističnog vibracijskog odziva. Kako je VL element rotacijske strukture, potrebno je razviti analitičke i numeričke modele rotora za analizu raznih nelinearnih efekata/greški te provesti jednostavne i učinkovite simulacije čiji će se rezultati moći usporediti sa mjerenjima.

Drugi dio istraživanja bavi se razvojem dijagnostičkih metoda za otkrivanje vrste i stupnja oštećenja VL temeljenih na strojnom učenju. Planirana su vlastita ispitivanja vibracijskog odziva na novo nabavljenom simulatoru kvara ležaja, kontaktnim mjerenjem akceleracije na vanjskom prstenu i beskontaktnim mjerenjem pomaka na unutarnjem prstenu. Na početku istraživanja planira se ispitivati efikasnosti metoda za izdvajanje značajki u vremensko-frekvencijskoj domeni na VL sa ugrađenim lokaliziranim greškama na unutarnjem prstenu, vanjskom prstenu i valjnom elementu. Ovdje će se na početku koristiti Empirijska dekompozicija modova (EMD), varijacijska dekompozicija modova (VMD) i valićna transformacija (WT) a kasnije i njihove naprednije varijante. Za potrebe dijagnostika kvarova odnosno klasifikacije u početku se planiraju koristiti algoritam nasumičnih šuma (RF), Stroja sa potpornim vektorima (SVM) i logističke regresije (LR). Do kraja istraživanja testirat će se i drugi algoritmi koji će se pojavljivati u publikacijama tijekom ovog istraživanja.