Intelligente Diagnose rotierender Maschinen durch VMD: Fortgeschrittene Ansätze der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens

Dieses Buch stellt einen innovativen Ansatz für die Fehlerdiagnose bei rotierenden Maschinen vor, der auf der Variational Modes Decomposition (VMD) und Techniken der künstlichen Intelligenz beruht. Es beginnt mit einer Analyse der Strategien zur zustandsorientierten Wartung und der Grenzen der klassischen Signalverarbeitungsmethoden. Die VMD wird mit der Empirischen Modenzerlegung (EMD) verglichen, um ihre Überlegenheit bei der Extraktion von Fehlersignaturen in verrauschten Umgebungen zu demonstrieren. Ein auf der Shannon-Entropie basierendes Kriterium wird vorgeschlagen, um die Anzahl der Modi zu optimieren, während die Integration der Multiresolution Wavelet Decomposition (WMRA) die Erkennung von schwachen Defekten verbessert. Schließlich wird ein hybrides VMD-LSTM-Modell für die automatische Klassifizierung und Bewertung des Schweregrads von Fehlern entwickelt. Durch die Verbindung von wissenschaftlicher Strenge und experimenteller Validierung leistet dieses Buch einen wichtigen Beitrag zur vorausschauenden Diagnose und intelligenten Wartung im Kontext der Industrie 4.0.