Inteligentna diagnostyka maszyn wirnikowych z wykorzystaniem VMD: Zaawansowane podej¿cie do przetwarzania sygna¿ów i uczenia maszynowego

Ksi¿¿ka przedstawia innowacyjne podej¿cie do diagnostyki uszkodze¿ maszyn wirnikowych, oparte na Variational Mode Decomposition (VMD) i technikach sztucznej inteligencji. Rozpoczyna si¿ od analizy strategii monitorowania stanu i ogranicze¿ konwencjonalnych metod przetwarzania sygnäów. VMD jest porównywana z Empirical Mode Decomposition (EMD), aby wykazä jej wy¿szo¿¿ w wyodr¿bnianiu sygnatur usterek w hääliwym ¿rodowisku. Zaproponowano kryterium oparte na entropii Shannona w celu optymalizacji liczby trybów, podczas gdy integracja wielorozdzielczej dekompozycji falkowej (WMRA) poprawia wykrywanie s¿abych usterek. Na koniec opracowano hybrydowy model VMD-LSTM do automatycznej klasyfikacji i oceny stopnia uszkodzenia. ¿¿cz¿c rygor naukowy i walidacj¿ eksperymentaln¿, ksi¿¿ka ta stanowi istotny wk¿ad w diagnostyk¿ predykcyjn¿ i inteligentn¿ konserwacj¿ w kontek¿cie Przemys¿u 4.0.