Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Wykorzystanie dyskretnej transformaty falkowej i probabilistycznych sieci neuronowych w diagnostyce silników spalinowych

Tytuł:
Wykorzystanie dyskretnej transformaty falkowej i probabilistycznych sieci neuronowych w diagnostyce silników spalinowych
Discrete wavelet transform and probabilistic neural network in ic engine fault diagnosis
Autorzy:
Madej, H.
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300909.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
diagnostyka
silniki spalinowe
sieci neuronowe
diagnostics
combustion engines
artificial neural networks
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2010, 4; 47-54
1507-2711
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W artykule przedstawiono próbę oceny stanu pracy silnika w warunkach symulowanego braku dopływu paliwa do poszczególnych cylindrów oraz próbę wykrywania uszkodzeń zaworów silnika spalinowego za pomocą sygnału drgań rejestrowanego na kadłubie silnika. Obiektem badań był czterocylindrowy silnik spalinowy. W badaniach za źródło informacji o stanie silnika przyjęto sygnały przyspieszeń drgań rejestrowane na kadłubie silnika ZI. W przypadku diagnozowania silnika spalinowego metodami drganiowymi nie można zapominać o występowaniu wielu źródeł drgań, co jest przyczyną wzajemnego zakłócania symptomów uszkodzeń. Ze względu na konieczność analizy sygnałów niestacjonarnych i impulsowych w niniejszej pracy wykorzystano dyskretną transformatę falkową (DWT). Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wykorzystania probabilistycznych sztucznych sieci neuronowych do oceny procesu dopływu paliwa do cylindrów oraz stanu zaworów w silnikach spalinowych.

The article presents an attempt of evaluating the state of engine operation under simulated shortage of fuel in? ow to individual cylinders and the attempt to detect the valve faults in the engine by using the vibroacoustic signal registered on the engine block. The object of research was a four-cylinder combustion engine. The vibration acceleration signals registered on the engine block ZI were assumed the source of information on the engine condition. In case of diagnosing combustion engines by vibration methods, the presence of numerous sources of vibration cannot be neglected, which are the reason for reciprocal interference of symptoms of fault. Owing to the necessity of analyzing non-stationary and impulse signals, a discrete wavelet transform (DWT) has been applied in this study. As results from the research, there is a possibility of using probabilistic artificial neural networks to assess the process of fuel inflow to cylinders and the condition of the valves in the combustion engines.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies