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 "machine system" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Using an LSTM network to monitor industrial reactors using electrical capacitance and impedance tomography - a hybrid approach
    Autorzy:
    Kłosowski, Grzegorz
    Rymarczyk, Tomasz
    Niderla, Konrad
    Kulisz, Monika
    Skowron, Łukasz
    Soleimani, Manuchehr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24200815.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    electrical tomography
    industrial system
    process control
    LSTM networks
    machine learning
    Opis:
    The article presents a new concept for monitoring industrial tank reactors. The presented concept allows for faster and more reliable monitoring of industrial processes, which increases their reliability and reduces operating costs. The innovative method is based on electrical tomography. At the same time, it is non-invasive and enables the imaging of phase changes inside tanks filled with liquid. In particular, the hybrid tomograph can detect gas bubbles and crystals formed during industrial processes. The main novelty of the described solution is the simultaneous use of two types of electrical tomography: impedance and capacitance. Another novelty is the use of the LSTM network to solve the tomographic inverse problem. It was made possible by taking the measurement vector as a data sequence. Research has shown that the proposed hybrid solution and the LSTM algorithm work better than separate systems based on impedance or capacitance tomography.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 1; art. no. 11
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Time-based machine failure prediction in multi-machine manufacturing systems
    Algorytm wsparcia strategii tbm w wielomaszynowych systemach wytwórczych
    Autorzy:
    Sobaszek, Łukasz
    Gola, Arkadiusz
    Świć, Antoni
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365197.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    production system
    maintenance
    reliability
    machine failure
    prediction
    Time-Based Maintenance
    system produkcyjny
    utrzymanie ruchu
    niezawodność
    awarie maszyn
    predykcja
    Opis:
    The execution of production processes in real manufacturing systems is associated with the occurrence of numerous disruptions, which predominantly revolve around technological machine failure. Therefore, various maintenance strategies are being developed, many of which tend to emphasise effective preventive measures, such as the Time-Based Maintenance (TBM) discussed in this paper. Specifically, this publication presents the time-based machine failure prediction algorithm for the multi-machine manufacturing environment. The Introduction section outlines the body of knowledge related to typical strategies applied in maintenance. The next part describes an approach to failure prediction that treats processing times as makespan and is followed by highlighting the key role of historical data in machine failure management, in the subsequent section. Finally, the proposed time-based machine failure prediction algorithm is presented and tested by means of a two-step verification, which confirms its effectiveness and further practical implementation.
    Realizacja procesów produkcyjnych w rzeczywistych systemach wytwórczych wiąże się z występowaniem wielu zakłóceń, do których zalicza się głównie awarie maszyn technologicznych. W związku z tym obserwowany jest rozwój różnorodnych strategii utrzymania ruchu. Coraz większy nacisk kładziony jest na efektywne działania prewencyjne, do których zalicza się także działania określone w czasie (ang. Time-Based Maintenance – TBM). W niniejszej publikacji zaprezentowano algorytm predykcji awarii maszyn w wielomaszynowych systemach wytwórczych wspierający prewencyjne utrzymanie ruchu. Na wstępie omówiono zagadnienia związane z typowymi strategiami stosowanymi w obszarze UR. Ponadto omówiono tematykę predykcji awarii, zwracając uwagę na ujęcie czasu pracy maszyny jako czasu trwania, a także kluczową rolę wykorzystania danych historycznych dotyczących awarii maszyn. Następnie zaprezentowano proponowany algorytm predykcji wspierający działania określone w czasie. Prezentowane prace zakończono dwuetapową weryfikacją proponowanej metody, która potwierdziła jej skuteczność oraz zasadność wykorzystania.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 1; 52-62
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Integrated system of health management-oriented reliability prediction for a spacecraft software system with an adaptive genetic algorithm support vector machine
    Zorientowane na zintegrowane zarządzanie kondycją systemu prognozowanie niezawodności systemów oprogramowania statków kosmicznych z wykorzystaniem opartej na adaptacyjnym algorytmie genetycznym maszyny wektorów nośnych
    Autorzy:
    Xu, J.
    Meng, Z
    Xu, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300804.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    spacecraft software system
    reliability
    integrated system health management
    adaptive genetic algorithms support vector machine
    system oprogramowania statku kosmicznego
    niezawodność
    zintegrowane zarządzanie kondycją systemu
    adaptacyjne algorytmy genetyczne
    maszyna wektorów nośnych
    Opis:
    Software reliability prediction is very important to minimize cost and improve software development effectiveness, especially in a spacecraft’s software system. In this paper, a new spacecraft software system reliability definition is given and a new reliability prognostics-oriented life cycle integrated system health management for a spacecraft software system is focused on. Adaptive genetic algorithms are then combined with a support vector machine to build an adaptive genetic algorithm support vector machine reliability prediction model. This model attempts to overcome the genetic algorithm weaknesses, such as the local minima and premature convergence problems, and solves the parameter selection difficulties often encountered in a support vector machine. After construction, the proposed adaptive genetic algorithm support vector machine model is employed to predict the reliability of a spacecraft software system. Finally, a numerical example is given to show how the proposed approach has a superior prediction performance compared to a standard support vector machine and artificial neural network.
    Przewidywanie niezawodności oprogramowania odgrywa ważną rolę w minimalizowaniu kosztów i poprawie efektywności tworzenia oprogramowania, zwłaszcza w odniesieniu do systemów oprogramowania statków kosmicznych. W niniejszej pracy, podano nową definicję niezawodności systemu oprogramowania statku kosmicznego koncentrując uwagę na opartym na prognozowaniu niezawodności oraz cyklu życia modelu zintegrowanego zarządzania kondycją systemu opracowanego dla systemu oprogramowania statku kosmicznego. Skonstruowano następnie model przewidywania niezawodności oparty na połączeniu adaptacyjnych algorytmów genetycznych oraz maszyny wektorów nośnych. Model ten stanowi próbę przezwyciężenia słabości algorytmów genetycznych, takich jak problem minimów lokalnych czy problem przedwczesnej zbieżności, a także rozwiązania trudności związanych z doborem parametrów, jakie często występują przy zastosowaniu maszyny wektorów nośnych. Skonstruowany model opartej na adaptacyjnym algorytmie genetycznym maszyny wektorów nośnych zastosowano do przewidywania niezawodności systemu oprogramowania statku kosmicznego. Wreszcie, przedstawiono przykład liczbowy, który pokazuje że opracowany model charakteryzuje się wyższą dokładnością prognozowania w porównaniu do standardowej maszyny wektorów nośnych oraz sztucznej sieci neuronowej.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 4; 571-578
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System reliability optimisation of Cooling-cum-Condensate-Extraction system
    Optymalizacja niezawodności układu chłodzenia z systemem odprowadzania skroplin
    Autorzy:
    Biswal, G. R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/302113.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    cooling-cum-condensate-extraction system
    fault tree analysis
    system reliability
    system safety
    machine health monitoring
    układ chłodzenia z odprowadzeniem skroplin
    analiza drzewa błędów
    niezawodność systemu
    bezpieczeństwo systemu
    monitorowanie stanu maszyn
    Opis:
    A novel methodology is presented for condensation in power generation plants; this section is the main intersection of heat loss, typically 40% thermal efficiency of a plant. Condensate section is interfaced with the generating section to enhance the active contribution of the system. Both the cooling section and the condensate section are integrated and interfaced through the low-pressure and high-pressure cycles to attain the improved electrical efficiency, which affects the heat transfer capability of the power generation plants. This paper proposess a Cooling-cum-Condensate-Extraction System (CCES), to dedicate a 36-MW- captive power plant. The paper is dedicated for the design and development of an effective CCES, analyzing its impact over the systems in terms of system reliability optimization, and the role of real-time optimization. The designed model also contributes in discharging lesser amount of flu gases as against existing technologies with its improved active operation hours.
    W artykule przedstawiono nowatorską metodologię procesu skraplania do zastosowania w części kondensacyjnej elektrowni, gdzie dochodzi do największych strat ciepła – przeważnie aż 40% wydajności termicznej elektrowni. W proponowanym rozwiązaniu instalację kondensacyjną sprzężono z częścią prądotwórczą aby zwiększyć aktywny wkład systemu. Część chłodzącą zintegrowano i sprzężono z częścią kondensacyjną poprzez cykle nisko- i wysokociśnieniowe, uzyskując w ten sposób lepszą wydajność elektryczną, co ma wpływ na zdolność wymiany ciepła w elektrowni. W artykule przedstawiono układ chłodzenia z systemem odprowadzania skroplin (CCES) przeznaczony dla elektrowni potrzeb własnych o mocy 36 MW. Pracę poświęcono projektowaniu i konstrukcji efektywnego CCES, analizując jego wpływ na systemy elektrowni w zakresie optymalizacji niezawodności systemów oraz roli optymalizacji w czasie rzeczywistym. Zaprojektowany przez nas model, w porównaniu z istniejącymi technologiami, przyczynia się również do zmniejszenia emisji gazów odlotowych dzięki zoptymalizowanemu czasowi pracy.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 1; 117-122
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A geometric accuracy design method of multi-axis NC machine tool for improving machining accuracy reliability
    Metoda projektowania i poprawy niezawodności dokładności obróbczej wieloosiowej obrabiarki NC wykorzystująca pojęcie dokładności geometrycznej
    Autorzy:
    Cai, L.
    Zhang, Z.
    Cheng, Q.
    Liu, Z.
    Gu, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301459.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    machine tool
    geometric error
    accuracy distribution
    machining accuracy reliability
    multi-body system theory
    obrabiarka
    błąd geometryczny
    rozkład dokładności
    niezawodność dokładności obróbki
    teoria układów wielomasowych
    Opis:
    The reliability of machining accuracy is of great significance to performance evaluation and optimization design of the machine tools. Different geometric errors have various influences on the machining accuracy of the machine tools. The main emphasis of this paper is to propose a generalized method to distribute geometric accuracy of component for improving machining accuracy reliability under certain design requirements. By applying MBS theory, a comprehensive volumetric model explaining how individual errors in the components of a machine affect its volumetric accuracy (the coupling relationship) was established. In order to reflect the ability to reach the required machining accuracy, the concept of machining accuracy reliability is proposed in this paper. Based on advanced first order and second moment (AFOSM) theory, reliability and sensitivity with single failure modes were obtained and the model of machining accuracy reliability and the model of machining accuracy sensitivity with multiple failure modes were developed. By taking machining accuracy reliability as a measure of the ability of machine tool and taking machining accuracy sensitivity as a reference of optimizing the basic parameters of machine tools to design a machine tool, an accuracy distribution method of machine tools for improving machining accuracy reliability with multiple failure modes was developed and a case study example for a five-axis NC machine tool was used to demonstrate the effectiveness of this method. It is identified that each improvement of the geometric errors leads to a decrease in the maximum values and mean values of possibility of failure, and the gaps among reliability sensitivity of geometric parameter errors improved also decreased. This study suggests that it is possible to obtain the relationships between geometric errors and specify the accuracy grades of main feeding components of mechanical assemblies for improving machining accuracy reliability.
    Niezawodność w zakresie dokładności obróbki ma wielkie znaczenie dla oceny funkcjonowania oraz projektowania optymalizacyjnego obrabiarek. Różne błędy geometryczne mają różny wpływ na dokładność obrabiarek. Głównym celem niniejszej pracy jest zaproponowanie uogólnionej metody rozkładu dokładności geometrycznej elementów składowych obrabiarki, pozwalającej na poprawę niezawodności w zakresie dokładności obróbczej przy spełnieniu pewnych wymagań projektowych. Dzięki zastosowaniu teorii układów wielomasowych MBS, opracowano kompleksowy model wolumetryczny, który wyjaśnia, w jaki sposób pojedyncze błędy występujące w elementach składowych obrabiarki wpływają na jej dokładność wolumetryczną (relacja sprzężeń). Zaproponowane w prezentowanym artykule pojęcie niezawodności dokładności obróbki odnosi się do możliwości uzyskania przez urządzenie wymaganej dokładności obróbki W oparciu o zaawansowaną teorię estymacji momentów AFOSM (Advanced First Order and Second Moment therory), obliczono niezawodność i czułość dla przypadku wystąpienia pojedynczej przyczyny uszkodzenia oraz opracowano model niezawodności dokładności obróbki oraz model czułości dokładności obróbki dla przypadku wystąpienia wielu przyczyn uszkodzeń. Przyjmując niezawodność dokładności obróbki za miarę poprawnego działania obrabiarki oraz przyjmując czułość dokładności obróbki za punkt odniesienia dla optymalizacji projektowej podstawowych parametrów obrabiarek, opracowano metodę, opartą na rozkładzie dokładności obrabiarki, mającą na celu poprawę niezawodności dokładności obróbki dla przypadku wystąpienia wielu przyczyn uszkodzeń. Skuteczność metody wykazano na przykładzie pięcio-osiowej obrabiarki NC. Stwierdzono, że każda korekta błędu geometrycznego prowadzi do spadku maksymalnych i średnich wartości możliwości wystąpienia uszkodzenia oraz zmniejsza rozstęp między poszczególnymi czułościami niezawodnościowymi skorygowanych błędów parametrów geometrycznych. Przedstawione badania wskazują, że możliwe jest ustalenie związku pomiędzy błędami geometrycznymi oraz określenie stopni dokładności głównych elementów składowych zespołów mechanicznych odpowiedzialnych za ruch posuwowy obrabiarki w celu poprawy niezawodności dokładności obróbki.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 1; 143-155
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Electronic System Fault Diagnosis with Optimized Multi-kernel SVM by Improved CPSO
    Diagnoza uszkodzeń układu elektronicznego z wykorzystaniem Wielojądrowej Maszyny Wektorów Nośnych (SVM) zoptymalizowanej przy pomocy poprawionego algorytmu CPSO
    Autorzy:
    Guo, Y. M.
    Wang, X. T.
    Liu, C.
    Zheng, Y. F.
    Cai, X. B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300922.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    układ elektroniczny
    diagnoza uszkodzeń
    maszyna wektorów nośnych
    optymalizacja metodą chaosu-roju cząstek
    funkcja wielojądrowa
    electronic system
    fault diagnosis
    support vector machine (SVM)
    chaos particles swarm optimization
    multi-kernel
    Opis:
    Bezpieczeństwo pracy układów elektronicznych stało się kluczowym zagadnieniem w odniesieniu do złożonych układów o wysokiej niezawodności. Obecnie coraz większy nacisk kładzie się na trafność diagnozy uszkodzeń układów elektronicznych. Na podstawie charakterystyki diagnozy uszkodzeń układów elektronicznych, opracowaliśmy model wielokryterialnej klasyfikacji SVM pozwalający osiągnąć lepszą trafność diagnozy uszkodzeń. Model wykorzystuje funkcję wielojądrową składającą się z kilku bazowych funkcji jądrowych pozwalającą na zwiększenie interpretowalności modelu klasyfikacyjnego. Aby zoptymalizować działanie modelu wielokryterialnej klasyfikacji SVM wykorzystującego funkcję wielojądrową, udoskonaliliśmy algorytm Optymalizacji Metodą Chaosu-Roju Cząstek (CPSO), co pozwoliło osiągnąć optymalne parametry SVM i funkcji wielojądrowej. W poprawionym algorytmie CPSO wzmocniono różnorodność wyszukiwania poprzez wykorzystanie chaotycznej sekwencji generowanej przez zmodyfikowaną mapę tent, a także włączono do standardowego algorytmu PSO efektywną metodę pozwalającą uniknąć przedwczesnej stagnacji oraz uzyskać globalne wartości optymalizacji. Wyniki symulacji diagnozy uszkodzeń systemu elektronicznego pokazują, że proponowany system optymalizacji może być wykorzystywany jako skuteczna metoda umożliwiająca znaczne zwiększenie trafności diagnozy uszkodzeń z wykorzystaniem wielojądrowej SVM.
    Electronic systems’ safety operation has become a key issue to complex and high reliability systems. Now more emphasis has been laid on the accuracy of electronic system fault diagnosis. Based on the characteristics of the electronic system fault diagnosis, we design a multi-classification SVMs model to attain better fault diagnosis accuracy, which utilizes multi-kernel function consisting of several basis kernel functions to enhance the interpretability of the classification model. In order to optimize the performance of multi-classification SVMs with multi-kernel, we improve the Chaos Particles swarm Optimization (CPSO) algorithm to achieve the optimum parameters of SVMs and the multi-kernel function. For the improved CPSO algorithm, a modified Tent Map chaotic sequence is used to strengthen the search diversity, and an effective method is embedded to the stander PSO algorithm which can ensure to avoid premature stagnation and obtain the global optimization values. The fault diagnosis simulation results of an electronic system show the proposed optimization scheme is a feasible and effective method and it can significantly improve the fault diagnosis accuracy of the multi-kernel SVM.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 1; 85-91
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spindle - system sztywności wrzeciona SBL 500 CNC
    Spindle - housing system SBL 500 CNC
    Autorzy:
    Šooš, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301770.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    wrzeciennik
    system sztywności wrzeciona
    łożyska kulkowe z kątowym kontaktem
    przyrządy maszyn
    tokarka
    analiza statyczna
    analiza dynamiczna
    modele matematyczne
    dokładność
    wydajność produkcji
    headstock
    spindle-housing system
    ball bearings with angular contact
    machine tools
    lathe
    static analysis
    dynamic analysis
    mathematical models
    accuracy
    productivity
    Opis:
    Obrotowy wrzeciennik (SH) obrabiarek odgrywa główną rolę w uzyskiwaniu wymaganej dokładności eksploatacyjnej i wydajności produkcji. Radialne łożyska kulkowe z kątowym kontaktem są obecnie coraz częściej stosowane w oprzyrządowaniu. Analiza systemu sztywności wrzeciennika - Spindle (SHS) jest bardzo złożona i skomplikowana. Kompleksowa analiza wymaga głębokiej wiedzy z matematyki, mechaniki, części maszyn, elastochydrodynamiki, techniki ruchu obrotowego i umiejętności programowania. Moduł programowy (SW) - Headstock Spindle - został zweryfikowany na Wydziale Inżynierii Produkcji przy projektowaniu precyzyjnego wrzeciona tokarki SBL 500 CNC.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2008, 2; 53-56
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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