Применение методов машинного обучения для анализа зависимости сигналов виброускорения от усилий затяжки болтовых соединений - Сухарев, Евгений Михайлович (Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова, 2024)
Статья посвящена применению методов машинного обучения для анализа сигналов виброускорения в болтовых соединениях, возникающих при ударном воздействии. Актуальность работы обусловлена необходимостью обеспечения надежности и работоспособности болтовых соединений при нагрузках. Одним из перспективных направлений неразрушающего контроля является анализ характеристик сигналов виброускорения, изменяющихся при различных состояниях конструкций, например, при возрастании момента усилия затяжки. Это позволяет своевременно выявлять возможные дефекты и предотвращать аварийные ситуации, обеспечивая безопасность и долговечность конструкций. Проанализированы сигналы виброускорения при ударном воздействии на болтовое соединение. После расчета характеристик сигналов сформированы наборы данных, включающие значения моментов затяжки и соответствующие им рассчитанные характеристики сигналов, осуществлена корреляция момента усилий затяжки болтовых соединений и полученной совокупности параметров вибрационных сигналов. Рассчитан частотный спектр сигналов, фрактальная размерность Хигучи, детрендированные флуктуации, спектральная плотность мощности и положение пиков сигнала. Для анализа применялись модели машинного обучения, такие как деревья решений, метод ближайших соседей, метод k-средних и нейросети. Для этих методов осуществлялся поиск оптимального набора параметров, коррелирующих с моментом усилия затяжки. Основные результаты показывают, что методы машинного обучения эффективны для классификации сигналов и поиска корреляций с параметрами напряженного состояния. Они позволяют обнаруживать связь между набором характеристик сигнала и моментом усилия затяжки, что открывает возможности для более точного и надежного контроля состояния болтовых соединений. Это способствует повышению их эксплуатационной надежности и долговечности, а также снижению вероятности отказов и аварий. Применение таких методов улучшает качество мониторинга и диагностики болтовых соединений.