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 "model sieci" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Advanced gas turbines health monitoring systems
    Zaawansowany system monitorowania stanu technicznego w turbinach gazowych
    Autorzy:
    Adamowicz, M.
    Żywica, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327586.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    monitoring
    gas turbine
    vibrations
    artificial neural networks
    predictive model
    monitorowanie
    turbina gazowa
    wibroakustyka
    sieci neuronowe
    model predykcyjny
    Opis:
    An overview of science papers in the field of machine diagnosis has exposed increasing efforts in developing accurate and reliable engine health monitoring systems. Attempts have been made in both diagnostics and prediction of system faults. Essential limitations of the standard monitoring system are discussed in this paper as well as arguments for implementation of the Advanced Gas Turbine Health Monitoring Systems. Examples of implementation are discussed and a comparison between “Enhanced Arrangement” and “Standard Arrangements” is carried out. The individual system components are implemented today using very different methods. Performance degradation of gas turbines is described here with an approach of Condition Based Maintenance and it was shown how the classification method can help to improve equipment operation. The review of signal processing methods was carried out to present strengths and shortcomings of individual methods.
    Przegląd literatury w dziedzinie diagnostyki maszyn wykazuje duże zainteresowanie środowiska naukowego opracowaniem niezawodnych i precyzyjnych metod oceny stanu technicznego napędów turbinowych. Prace te mają najczęściej na celu opracowanie systemów służących do bieżącej diagnostyki uszkodzeń pojawiających się podczas pracy jak i prognozowania przyszłych defektów. W artykule przeprowadzono ocenę najczęściej stosowanych metod diagnostycznych jak również omówiono zastosowanie „Zaawansowanego systemu monitorowania stanu technicznego turbin gazowych”. Przedstawione zostało porównanie standardowego i zaawansowanego układu diagnostyczno-sterującego. Indywidualne metody diagnostyczne zostały opisane wraz z przykładami zastosowania. Wykazano, że spadek sprawności turbiny gazowej jest ściśle związany z jej stanem technicznym, który może być stale monitorowany. Oceniono również wpływ metod klasyfikacji uszkodzeń na wykrywalność stopnia degradacji.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2018, 19, 2; 77-87
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie transformaty Z w opisie zmian stanów obiektów
    Approach of Z transform in description of changes of object states
    Autorzy:
    Rogala, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327452.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    modele regresji
    identyfikacja zmian
    sieci bayesowskie
    regression model
    identification of changes
    Z-transform
    Bayesian networks
    Opis:
    Niniejszy artykuł ma na celu przedstawienie spostrzeżeń i uwag dotyczących zastosowania transformaty Z do identyfikacji stanów obiektów, a przede wszystkim zmian tych stanów. W diagnostyce maszyn duża rolę odgrywa analiza zachodzących zmian stanów technicznych, będąca podstawą do prognozowania. Podstawowym problemem jest sposób interpretacji parametrów modeli diagnostycznych. Dotyczy to przede wszystkim sposobu analizowania wartości tych parametrów oraz w szczególności ich zmian. Zmiany związane ze stanem obiektu, odzwierciedlają się, bowiem w zmianach parametrów fizycznych, a te z kolei w parametrach modeli. Zastosowanie płaszczyzny zespolonej Z jako płaszczyzny reprezentacji modelu diagnostycznego może być pomocna w diagnozowaniu stanu obiektu. Praca jest kontynuacją wcześniejszych doświadczeń związanych z zastosowaniem diagnozowania maszyn wirnikowych w oparciu o analizę położenia biegunów i zer na płaszczyźnie zespolonej ciągłej.
    The paper was devoted to present some notices and attentions in relation to application Z transform for purpose of identification of object state and most of all identification of their changes. An analysis of changes of technical states performs an elementary function in machine diagnostics and can be used in prediction. A manner of interpretation of the diagnostic model parameters is a principal problem. Most of all, it concern a way of analysis of values and changes of models parameters. Changes of object states are reflected in their physical parameters and they are next represented in model parameters. An application of complex plane Z as a plane of diagnostic model representation may be helpful in diagnosis of object states. This article is a continuance of earlier experiences connected with working out a method of diagnosing of rotating machine based on analysis of poles/zeros arrangement on the continuous complex plane
    Źródło:
    Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 93-96
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Trendy i problemy w diagnostyce procesów
    Trends and problems in diagnostics
    Autorzy:
    Korbicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328569.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka procesów
    model-based structure
    układ z modelem
    obserwator o nieznanych wejściach
    sztuczne sieci neuronowe
    logika rozmyta
    sieci neuronowo-rozmyte
    algorytmy ewolucyjne
    process diagnosis
    unknown input observers
    artificial neural networks
    fuzzy logic
    neuro-fuzzy systems
    evolutionary algorithms
    Opis:
    W ostatnich latach w systemach detekcji i lokalizacji uszkodzeń dla układów dynamicznych stosuje się zintegrowane ilościowe i jakościowe modele informacji, a większość z nich oparta jest na modelach obliczeń inteligentnych. Celem niniejszej pracy jest prezentacja nowych metod i technik analitycznych oraz obliczeń inteligentnych w systemach diagnostyki procesów. Przyjmując strukturę układu diagnostyki z modelem omawia się możliwości stosowania modeli analitycznych, a przede wszystkim obserwatorów o nieznanych wejściach. Szerzej rozpatruje się alternatywne podejścia oparte na wykorzystaniu metod obliczeń inteligentnych, takich jak sztuczne sieci neuronowe, logika rozmyta, sieci neuronowo-rozmyte oraz algorytmy ewolucyjne do rozwiązywania zadań globalnej optymalizacji. Dla zilustrowania efektywności metod sztucznych sieci neuronowych typu GMDH w układach diagnostyki w końcowej części referatu rozpatruje się problem diagnostyki urządzenia wykonawczego w Cukrowni Lublin.
    Recents approaches to Fault Detection and Isolation (FDI) for dynamic systems use methods of integrating quantitative and qualitative model information, and most of these are based on soft computing methods. The purpose of this paper is to present new methods and applications in the field of analytical and soft computing techniques for fault diagnosis of processes. Taking into account the model-based structure of a diagnostics system, possible applications of analytical models, and first of all unknown input observers, are considered. Alternative soft computing methods such as artificial neural networks, fuzzy logic, neuro-fuzzy structures and evolutionary algorithms for global optimization problems are presented and discussed in greater detail. To illustrate the effectiveness of GMDH artificial neural networks in fault diagnosis, an industrial valve actuator system in a sugar factory (Cukrownia Lublin S.A., Poland) is tested.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2004, 30, T. 1; 275-286
    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