Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "empirical mode decomposition" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    A window based method to reduce the end-effect in Empirical Mode Decomposition
    Autorzy:
    Cotogno, M.
    Cocconcelli, M.
    Rubini, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328237.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    empirical mode decomposition
    intrinsic mode function
    end-effect problem
    windowing
    Opis:
    Empirical Mode Decomposition technique (EMD) is a recent development in non-stationary and non-linear data analysis. It is an algorithm which adaptively decomposes the signal in the sum of Intrinsic Mode Functions (IMFs) from which the instantaneous frequency can be easily computed. EMD has proven its effectiveness but is still affected from various problems. One of these is the “end-effect”, a phenomenon occurring at the start and at the end of the data due to the splines fitting on which the EMD is based. Various techniques have been tried to overcome the end-effect, like different data extension or mirroring procedures at the data boundary. In this paper we made use of the IMFs orthogonality property to apply a symmetrical window to the data before EMD for end-effect reduction. Subsequently the IMFs are post-processed to compensate for data alteration due to windowing. The simulations show that IMFs obtained with this method are of better quality near the data boundaries while remaining almost identical to classical EMD ones.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2013, 14, 1; 3-10
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Taking advantage of empirical mode decomposition in diagnosing gear faults
    Wykorzystanie empirycznej dekompozycji sygnału w diagnostyce uszkodzeń przekładni zębatych
    Autorzy:
    Łazarz, B.
    Madej, H.
    Czech, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328818.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka
    przekładnia zębata
    empiryczna dekompozycja sygnału
    diagnostics
    gear
    empirical mode decomposition
    Opis:
    The study presents the application of empirical mode decomposition as a tool useful in diagnosing faults in gears. The method is a modern algorithm used for non-linear and non-stationary signals. Using this algorithm, it is possible to decompose a signal into a finite sum of component called intrinsic mode functions (IMF). For each IMF, the number of extremes and the number of transitions through zero is equal or different, by maximum one, and the mean value of envelope determined by the signal extremes equals zero. In practice, natural signals do not meet these conditions. In the experiment, a gearbox operating in a circulating power system was used, with 16 and 24 pinion and wheel teeth, respectively. The measurements were carried out for a non-damaged gear and for a gear with a modelled fault, operating at various rotational speeds and under different loads.
    W opracowaniu przedstawiono zastosowanie empirycznej dekompozycji sygnału jako narzędzia przydatnego w diagnostyce uszkodzeń przekładni zębatych. Metoda ta jest nowoczesnym algorytmem stosowanym dla sygnałów nieliniowych i niestacjonarnych. Wykorzystując ten algorytm można rozłożyć sygnał na skończoną sumę składowych zwanych funkcjami wewnętrznymi (IMF). Dla każdego IMF liczba ekstremów i liczba przejść przez zero jest równa bądź różna o maksimum jeden, a wartość średnia obwiedni określonej przez ekstrema sygnału równa się zero. W praktyce naturalne sygnały nie spełniają tych warunków. W eksperymencie wykorzystano przekładnie zębatą pracującą w układzie mocy krążącej o licznie zębów zębnika i koła odpowiednio 16 i 24. Pomiary przeprowadzono dla przekładni nieuszkodzonej oraz z zamodelowanym uszkodzeniem, pracującej przy różnych prędkościach obrotowych i różnych obciążeniach.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2009, 1(49); 67-72
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Use of Hilbert-Huang transform of a vibroacoustic signal in the research related to the gigacycle fatigue process
    Zastosowanie transformaty Hilberta-Huang sygnału wibroakustycznego w badaniach gigacyklowego procesu zmęczenia
    Autorzy:
    Gontarz, S.
    Jasiński, M.
    Radkowski, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327260.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka wibroakustyczna
    gigacyklowy proces zmęczeniowy
    generator piezoelektryczny
    bispektrum
    dekompozycja sygnału EMD
    transformata Hilberta-Huanga
    vibroacoustic diagnosis
    gigacycle fatigue processes
    piezoelectric generator
    bispectrum
    empirical mode decomposition
    Hilbert-Huang transform
    Opis:
    The purpose of this paper is to develop, for highly-resistant materials, a method of forecasting and analysis of gigacycle fatigue durability (108-109 cycles) relying on vibroacoustic signal analysis. The proposed method involves use of results of vibroacoustic signal analysis obtained during accelerated fatigue tests conducted in dedicated test bed constructed specially for this purpose and operating in the frequency range of 10 kHz which corresponds to the resonance frequency of vibration of samples. Let us note that the process of defect formation may lead to both, the intensification of non-linear phenomena as well as the occurrence of non-stationary effects even if during the early stages the intensity of defects is small while the growth of the level of vibration and noise is negligible, as contrasted with emergency states. A useful method is to test the higher order spectra, which respectively define the non-linear effects. The conducted analyses point to high usability of Hilbert spectrum through the EMD examining the non-stationary character of signals. The main goal of these investigations is to examine the signal processing method for gigacycle fatigue durability and impact of dynamic stress. Efficient signal analysis would be especially important for high frequency loading which dominates in rotating machinery diagnosis.
    Celem pracy jest opracowanie, dla materiałów o wysokiej wytrzymałości, metody prognozowania i analizy gigacyklowej trwałości zmęczeniowej (108-109 cykli) na podstawie badania sygnału wibroakustycznego. W metodzie proponuje się wykorzystać wyniki analizy sygnału wibroakustycznego, uzyskiwane podczas przyspieszonych badań zmęczeniowych, prowadzonych na specjalnie do tego celu skonstruowanym i zbudowanym stanowisku badawczym, pracującym w zakresie częstotliwości rzędu 10 kHz, odpowiadającym częstotliwości drgań własnych próbek. Zauważono, że proces kształtowania się uszkodzenia może prowadzić zarówno do nasilenia zjawisk nieliniowych jak również do wystąpienia efektów niestacjonarnych nawet wtedy, kiedy podczas wczesnych stadiów uszkodzeń ich intensywność jest mała a wzrost poziomu drgań i szumu jest pomijalny, porównując go z poziomem przy stanach zagrożenia. Użyteczna jest w tym wypadku metoda widm wyższego rzędu, która odpowiednio definiuje efekty nieliniowe. Zamieszczone w publikacji analizy wskazują na dużą użyteczność widm Hilberta a w szczególności empirycznej dekompozycji sygnału (EMD), która pozwala na analizę niestacjonarnego charakteru sygnału. Głównym celem badań było znalezienie skutecznej metody przetwarzania sygnałów dla gigacyklowych wytrzymałościowych procesów zmęczeniowych oraz zbadanie wpływu obciążeń dynamicznych. Efektywny sposób analizy sygnału jest szczególnie ważny w diagnostyce maszyn obrotowych gdzie występują wysoko częstotliwościowe obciążenia.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2009, 4(52); 85-92
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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