विल्कॉक्सन रैंक-सम परीक्षणों और अधिकतम एम्प्लीट्यूड चयन के आधार पर गियर्सबॉक्स के दोष निदान

इस पत्र में गियर्सबॉक्स के दोष निदान के लिए एक नई विधि का प्रस्ताव किया गया है, जो एकल दोषों (या तो गियर्स में या बेयरिंग्स में) और विभिन्न प्रकार के यौगिक दोषों की पहचान करने में सक्षम है। एक परीक्षण प्लेटफॉर्म से एकत्रित समयक प्रणाली संकेतों का उपयोग प्रस्तावित विधि को मान्य करने के लिए किया गया, जिसमें पांच परिचालन अवस्थाएँ शामिल थीं, जैसे: (1) स्वस्थ अवस्था; (2) स्थिर-अक्ष गियर के एकल-दांत का टूटना; (3) ग्रह गियर के एकल-दांत का टूटना जो बेयरिंग रोलिंग तत्व के क्षति के साथ संयुक्त है; (4) ग्रह गियर का घिसाव जो रोलिंग बेयरिंग बाहरी रिंग के क्षति के साथ जुड़ा है; और (5) स्थिर-अक्ष गियर का जड़ दरार, ग्रह गियर का घिसाव, और बेयरिंग बाहरी रिंग का क्षति। प्रस्तावित विधि विल्कॉक्सन रैंक-सम परीक्षण और अधिकतम एम्प्लीट्यूड चयन (WTMAS) को विभिन्न अवस्थाओं के लिए समयक प्रणाली संकेतों के लिए फीचर निष्कर्षण विधि के रूप में इस्तेमाल किया गया और प्रशिक्षण नमूनों और परीक्षण नमूनों की स्थापना के लिए। K-Nearest Neighbor (KNN) एल्गोरिदम को दोष प्रकार वर्गीकरण और पहचान के लिए क्लासीफायर के रूप में उपयोग किया गया। प्रयोगात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि पांच अवस्थाओं के लिए प्रस्तावित विधि की औसत पहचान दर 95.753 % तक पहुँचती है, जो यह इंगित करता है कि यह विधि विभिन्न प्रकार के दोषों के लिए उच्च पहचान सटीकता प्रदर्शित करती है और इसलिए गियर्सबॉक्स के दोष निदान के लिए एक प्रभावी दृष्टिकोण है।