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 "Maszyny diagnostyka" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Diagnostics of direct current machine based on analysis of acoustic signals with the use of symlet wavelet transform and modified classifier based on words
    Diagnostyka maszyny prądu stałego oparta na analizie sygnałów akustycznych z zastosowaniem transformacji falkowej symlet i zmodyfikowanego klasyfikatora opartego na słowach
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1366041.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    maintenance
    recognition
    acoustic signals
    direct current machine
    wavelet
    eksploatacja
    rozpoznawanie
    sygnały akustyczne
    maszyna prądu stałego
    falka
    Opis:
    In the paper author proposed an original approach for detection and localization of faults occurring in Direct Current machine. A system for diagnosing DC machines was described. The system performed an analysis of the acoustic signals of DC machine. Researches were conducted for two states of Direct Current machines. The studies were conducted for the algorithms of data processing: Symlet wavelet transform and modified classifier based on words. A pattern creation process has been carried out for the 10 sound samples. An identification process has been carried out for the 40 sound samples. The described implementation of the system may be useful for protecting machines. Moreover, this approach will reduce the cost of maintenance and the number of damaged machines.
    W pracy autor zaproponował oryginalne podejście do wykrywania, lokalizacji usterek występujących w maszynie prądu stałego. Opisano implementację systemu do diagnostyki maszyn prądu stałego. System przeprowadzał analizę sygnałów akustycznych maszyny prądu stałego. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów maszyny prądu stałego. Badania zostały przeprowadzone dla algorytmów przetwarzania danych: Transformacji falkowej Symlet i zmodyfikowanego klasyfikatora opartego na słowach. Proces tworzenia wzorca do rozpoznawania został przeprowadzony dla 10 próbek dźwięku. Proces identyfikacji został przeprowadzony dla 40 próbek dźwięku. Opisana implementacja systemu może być przydatna do ochrony maszyn. Ponadto podejście takie pozwoli zmniejszyć koszty utrzymania i liczbę uszkodzonych maszyn.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 4; 554-558
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Odwzorowanie stanu technicznego maszyny w ewolucyjnych symptomach diagnostycznych
    Representation of machine technical condition in evolutionary diagnostic symptoms
    Autorzy:
    Gałka, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301870.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    drgania
    diagnostyka techniczna
    stan techniczny
    symptomy diagnostyczne
    vibration
    technical diagnostics
    technical conditions
    diagnostic symptoms
    Opis:
    Charakterystyki drganiowe stanowią ważne źródło informacji o stanie technicznym maszyny. W większości zastosowań dla złożonych maszyn diagnoza opiera się na widmach drgań, jednak wpływ na nie ma, oprócz parametrów stanu, wiele innych czynników. Alternatywnym sposobem uzyskania informacji o stanie technicznym maszyny jest analiza trendów drgań. Można to zrealizować przez zastosowanie tzw. symptomów ewolucyjnych, opisujących ilościowo zależność poziomów drgań od czasu. Z modeli teoretycznych można wywnioskować, że zarówno szybkość narastania, jak i odstępstwo od liniowości mogą być przyjęte jako symptomy diagnostyczne. Ocena eksperymentalnych trendów drgań, uzyskanych dla turbin parowych, potwierdza ten wniosek i wykazuje, że tego rodzaju symptomy pod wieloma względami przewyższają typowe symptomy drganiowe, wykorzystywane w procedurach diagnostycznych.
    Vibration patterns provide an important source of information on machine technical condition. In most applications for complex machines, diagnosis is based on vibration spectra, but they are influence by many factors other than condition parameters. Consequently false alerts can be triggered. Analysis of vibration trends is an alternative way to extract information on machine technical condition. This can be achieved by employing so-called evolutionary symptoms, which describe quantitatively the time dependence of vibration levels. From theoretical models we may conclude that both increase rate and departure from linearity can be accepted as diagnostic symptoms. Evaluation of experimental vibration time histories, obtained for steam turbines, has confirmed this conclusion and shown that such symptoms are in many aspects superior to typical vibration-based symptoms employed in diagnostic procedures.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2008, 1; 23-29
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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