Методы вибродиагностики от способов получения данных до их обработки современными средствами

Сегодня одним из основных направлений развития промышленности является цифровизация производственных процессов. Для того чтобы достичь высоких показателей производства, необходима надежность производственного оборудования, разрабатываются все более совершенные средства его самодиагностики. Таким образом, самодиагностика в совокупности с высоким уровнем автоматизированной аналитики позволяет с высокой долей вероятности предсказать неисправность, предупредить о сроках ее возникновения и способах превентивного устранения. Рассмотрены существующие методы вибродиагностики, в том числе и те, которые появились в течение четвертой промышленной революции, а именно в условиях широкого распространения и качественного применения систем машинного обучения, нейросетей и искусственного интеллекта. Описаны методы сбора первичной информации о вибрации и способы аналитики данных с помощью вышеперечисленных алгоритмов. Рассмотрены результаты экспериментальных применений различных аналитических механизмов, разработанных для определения вида дефектов вращающихся под механической нагрузкой деталей, перечислены преимущества и недостатки каждого из методов. Цель обзора - определение существующих методов вибродиагностики, определение их свойств и их сравнение. В результате анализа было установлено, что наиболее развивающимся направлением в области исследования вибросигналов является сочетание вейвлет-преобразования и нейросетевого обучения.