Akustično zaznavanje poškodb ležajev motorjev z uporabo umetne inteligence na PSoC 6 AIDragšič, Gal (Avtor) Uran, Suzana (Mentor) Karner, Timi (Mentor) Bratina, Božidar (Komentor) akustična diagnostikaležajikonvolucijske nevronske mrežePSoC 6 AIvgrajeni sistemiDiplomsko delo obravnava akustično diagnostiko za zaznavanje poškodb ležajev motorjev z uporabo razvojne ploščice PSoC 6 AI, digitalnega MEMS mikrofona in konvolucijske nevronske mreže, naučene v okolju DEEPCRAFT™ Studio. Teoretični del predstavi mehanizme poškodb kotalnih ležajev, akustično diagnostiko, Fourierjevo transformacijo in nevronske mreže. V praktičnem delu so bile izvedene meritve na poškodovanem in nepoškodovanem testnem ventilatorju ebm-papst, na podlagi katerih so bili razviti in medsebojno primerjani trije modeli z različno obliko vhodnih podatkov. Izbran najboljši model doseže testno vrednost F1 89,56 % z le 3704 učnimi parametri, kar potrjuje izvedljivost pristopa na vgrajenih sistemih.[G. Dragšič]20262026-07-04 20:31:54Diplomsko delo/naloga98743UDK: 004.891.3:534.6(043.2)COBISS_ID: 290253827sl