మెకానికల్ డయాగ్నస్టిక్స్ రంగంలో ఒక ముఖ్యమైన అభివృద్ధిలో, ఒక కొత్త అధ్యయనం మాడ్యులేషన్ సిగ్నల్ బైస్పెక్ట్రం (MSB) ను కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (CNN) తో కలపడం వల్ల కలిగే ప్రభావాన్ని ప్రదర్శించింది.స్పైరల్ బెవెల్ గేర్లుఈ వినూత్న విధానం మెరుగైన ఖచ్చితత్వం, వేగవంతమైన గుర్తింపు మరియు అధిక పనితీరు గల గేర్‌బాక్స్‌లలో ఉపయోగించే మరింత తెలివైన డయాగ్నస్టిక్ వ్యవస్థను హామీ ఇస్తుంది.ఏరోస్పేస్, ఆటోమోటివ్ మరియు పారిశ్రామిక అనువర్తనాలు.

స్పైరల్బెవెల్ గేర్లుఅధిక టార్క్ యంత్రాలు, హెలికాప్టర్లు, మెరైన్ ప్రొపల్షన్ సిస్టమ్‌లు మరియు హెవీ డ్యూటీ ఇండస్ట్రియల్ రిడ్యూసర్‌లలో కనిపించే కీలకమైన ట్రాన్స్‌మిషన్ భాగాలు. వాటి సంక్లిష్ట జ్యామితి మరియు కార్యాచరణ పరిస్థితుల కారణంగా, పిట్టింగ్, వేర్ మరియు టూత్ బ్రేకింగ్ వంటి గేర్ లోపాలను ముందస్తుగా గుర్తించడం సాంకేతిక సవాలుగా మిగిలిపోయింది. సాంప్రదాయ సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు తరచుగా శబ్ద జోక్యం మరియు నాన్ లీనియర్ ఫాల్ట్ లక్షణాలతో పోరాడుతాయి.

ఈ కొత్త పద్ధతి రెండు దశల తప్పు నిర్ధారణ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను పరిచయం చేస్తుంది. ముందుగా ఆపరేటింగ్ గేర్ సిస్టమ్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వైబ్రేషన్ సిగ్నల్‌లను మాడ్యులేషన్ సిగ్నల్ బైస్పెక్ట్రమ్ (MSB) ఉపయోగించి విశ్లేషిస్తారు, ఇది సిగ్నల్ యొక్క నాన్ లీనియర్ మరియు నాన్ గాస్సియన్ లక్షణాలను సమర్థవంతంగా సంగ్రహించే హై ఆర్డర్ స్పెక్ట్రల్ విశ్లేషణ సాంకేతికత. MSB సాధారణంగా ప్రామాణిక ఫ్రీక్వెన్సీ స్పెక్ట్రాలో దాగి ఉన్న సూక్ష్మ మాడ్యులేటెడ్ తప్పు లక్షణాలను బహిర్గతం చేయడంలో సహాయపడుతుంది.

తరువాత, ప్రాసెస్ చేయబడిన సిగ్నల్ డేటా టైమ్ ఫ్రీక్వెన్సీ ఇమేజ్‌లుగా రూపాంతరం చెందుతుంది మరియు కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (CNN)లోకి ఫీడ్ చేయబడుతుంది, ఇది అధిక స్థాయి ఫాల్ట్ లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా సంగ్రహించగల మరియు గేర్ పరిస్థితులను వర్గీకరించగల లోతైన అభ్యాస నమూనా. ఈ CNN మోడల్ ఆరోగ్యకరమైన గేర్లు, చిన్న లోపాలు మరియు వివిధ లోడ్ మరియు వేగ పరిస్థితులలో తీవ్రమైన నష్టాన్ని వేరు చేయడానికి శిక్షణ పొందింది.

కస్టమ్ డిజైన్ చేసిన స్పైరల్ బెవెల్ గేర్ టెస్ట్ రిగ్‌పై నిర్వహించిన ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు, MSB CNN విధానం 97% కంటే ఎక్కువ వర్గీకరణ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తుందని, FFT ఆధారిత విశ్లేషణ వంటి సాంప్రదాయ పద్ధతులను మరియు ముడి వైబ్రేషన్ డేటాపై ఆధారపడే ఇతర లోతైన అభ్యాస పద్ధతులను కూడా అధిగమిస్తుందని చూపిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఈ హైబ్రిడ్ మోడల్ నేపథ్య శబ్దానికి బలమైన దృఢత్వాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, ఇది వాస్తవ ప్రపంచ పారిశ్రామిక అనువర్తనాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.

CNN తో మాడ్యులేషన్ సిగ్నల్ బైస్పెక్ట్రమ్ యొక్క ఏకీకరణ తప్పు గుర్తింపు పనితీరును మెరుగుపరచడమే కాకుండా, సాంప్రదాయకంగా సమయం తీసుకునే మరియు నైపుణ్యం ఆధారిత ప్రక్రియ అయిన మాన్యువల్ ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్‌పై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఈ పద్ధతి స్కేలబుల్ మరియు బేరింగ్‌లు మరియు ఇతర భ్రమణ యంత్ర భాగాలకు వర్తించవచ్చు.గ్రహ గేర్లు.

ఈ పరిశోధన ఇండస్ట్రీ 4.0 మరియు స్మార్ట్ తయారీ యొక్క విస్తృత రంగంలో ఇంటెలిజెంట్ ఫాల్ట్ డయాగ్నసిస్ సిస్టమ్‌ల అభివృద్ధిలో ఒక ముందడుగును సూచిస్తుంది. ఆటోమేషన్ మరియు యంత్ర విశ్వసనీయత మరింత కీలకంగా మారుతున్నందున,