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 "oil condition monitoring" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Evaluation of engine oil foaming tendency under urban driving conditions
    Ocena zmian charakterystyk pienienia olejów silnikowych użytkowanych w warunkach jazdy miejskiej
    Autorzy:
    Wolak, A.
    Zając, G.
    Kumbár, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301260.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    degradation
    engine oil
    foam tendency
    foam stability
    oil condition monitoring
    degradacja
    olej silnikowy
    skłonność do pienienia
    trwałość piany
    monitorowanie jakości oleju
    Opis:
    The purpose of the article was to analyze the foaming tendency of engine oils used under excessive operating conditions. To achieve this end, foaming characteristics were determined for 23 oil samples in three measurement sequences. Foaming tendency was measured using the ASTM D 892 standard method, which consists in assessing foaming tendency of the liquid and foam stability. The cars used in the tests were uniform in terms of brand, type and operating conditions. The relationship between the mileage of the cars tested and the volume as well as stability of foam in used engine oils were presented using scatter plots with regression lines, correlation coefficient and 95% confidence interval. Based on the obtained results it was found that foaming tendency for new oils is characterized by high variability. The strongest foaming tendency at 24°C and 93°C (Sequence I and II) was observed for two out of five oil groups. Statistically significant differences were found between mileage and foaming tendency/foam stability for individual oils tested.
    Celem opracowania była analiza zmian charakterystyk pienienia olejów silnikowych użytkowanych w warunkach jazdy miejskiej. W związku z realizacją sformułowanego celu oznaczono skłonność do pienienia oraz trwałość piany dla 23 próbek oleju, według normy ASTM D 892. Próbki oleju pochodziły z samochodów stanowiących jednolitą flotę pod względem: marki, typu oraz warunków pracy silnika. Zależności przebiegu eksploatacyjnego badanych samochodów, z ilością i trwałością piany, w przepracowanych olejach silnikowych sprawdzono poprzez zastosowanie wykresów rozrzutu z linią regresji, współczynnikiem korelacji oraz 95%-owym przedziałem ufności. Na podstawie uzyskanych wyników stwierdzono, że skłonność do tworzenia piany dla olejów świeżych charakteryzuje się dużym zróżnicowaniem. Największą skłonność do pienienia w temp. 24°C i 93°C (Sekwencja I i II) zaobserwowano dla dwóch (z pięciu) grup olejowych. Potwierdzono istotne statystycznie różnice pomiędzy przebiegiem badanych pojazdów a poziomami poszczególnych charakterystyk pienienia.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 2; 229-235
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Predicting motor oil condition using artificial neural networks and principal component analysis
    Prognozowanie stanu oleju silnikowego za pomocą sztucznych sieci neuronowych i analizy składowych głównych
    Autorzy:
    Rodrigues, Joao
    Costa, Ines
    Farinha, J. Torres
    Mendes, Mateus
    Margalho, Luis
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841873.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    condition monitoring
    oil analysis
    multivariate analysis
    predictive maintenance
    monitorowanie stanu
    analiza oleju
    analiza wielowymiarowa
    konserwacja predykcyjna
    Opis:
    The safety and performance of engines such as Diesel, gas or even wind turbines depends on the quality and condition of the lubricant oil. Assessment of engine oil condition is done based on more than twenty variables that have, individually, variations that depend on the engines’ behaviour, type and other factors. The present paper describes a model to automatically classify the oil condition, using Artificial Neural Networks and Principal Component Analysis. The study was done using data obtained from two passenger bus companies in a country of Southern Europe. The results show the importance of each variable monitored for determining the ideal time to change oil. In many cases, it may be possible to enlarge intervals between maintenance interventions, while in other cases the oil passed the ideal change point.
    Bezpieczeństwo i wydajność silników takich, jak silniki Diesla czy gazowe, a nawet turbiny wiatrowe, zależą od jakości i stanu oleju smarowego. Stanu oleju silnikowego ocenia się na podstawie ponad dwudziestu zmiennych, z których każda ulega wahaniom w zależności od typu i zachowania silnika oraz innych czynników. W niniejszym artykule opisano model, który pozwala na automatyczną klasyfikację stanu oleju, z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i analizy składowych głównych. Badania przeprowadzono na podstawie danych uzyskanych od dwóch przewoźników pasażerskich działających na terenie jednego z krajów położonych na południu Europy. Wyniki pokazują, że każda z monitorowanych zmiennych ma znaczenie dla określenia idealnego czasu na wymianę oleju. Podczas gdy w wielu przypadkach w badanych przedsiębiorstwach możliwe było zwiększenie odstępów czasowych między działaniami konserwacyjnymi, w innych, idealny moment wymiany oleju został przekroczony.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 3; 440-448
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metody pośredniego badania starzenia się systemu
    On approaches for non-direct determination of system deterioration
    Autorzy:
    Vališ, D.
    Koucky, M.
    Zak, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301313.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    diagnostyka oleju
    monitorowanie stanu technicznego oleju
    prognozowanie i ocena stanu technicznego metodami nieniszczącymi
    oil diagnostics
    health and condition monitoring
    non-destructive diagnostics and prognostics
    Opis:
    Nowadays the system requirements are set up and evaluated in various manners. We have plenty of excellent options available taking about an item technical state. We can also consider other states by many diagnostic options. The paper deals with the mathematical processing, monitoring and analysis of the oil field data got as a result from the laser spectrography in frame of the tribodiagnostic oil tests. The mathematical methods based on time series and their analysis and calculation processed by suitable method are used in the paper for oil data analysis. Due to the fact that the data sample is classified as fuzzy and uncertain from many reasons the FIS (Fuzzy Inference System) is used.
    Obecnie wymagania systemu mogą być ustalane i oceniane w różny sposób. Mamy do dyspozycji wiele doskonałych opcji oceny stanu technicznego obiektów. Istnieje również wiele możliwości diagnozowania innych stanów. W artykule przedstawiono proces matematycznego przetwarzania, monitorowania i analizy danych eksploatacyjnych dotyczących oleju uzyskanych na podstawie spektrografii laserowej przeprowadzonej w ramach diagnostyki tribologicznej. Do analizy danych wykorzystano metody matematyczne oparte na szeregach czasowych oraz odpowiednie metody analizy i obliczania szeregów czasowych. Ponieważ dostępne dane sklasyfikowano jako rozmyte i niepewne, zastosowano System Wnioskowania Rozmytego FIS.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 1; 33-41
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Health index extracting methodology for degradation modelling and prognosis of mechanical transmissions
    Metodologia ekstrakcji wskaźnika stanu technicznego do modelowania i prognozowania degradacji przekładni mechanicznych
    Autorzy:
    Yan, Shufa
    Ma, Biao
    Zheng, Changsong
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300645.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    health index
    mechanical transmission
    condition monitoring
    spectral oil data
    degradation modeling
    remaining useful life
    wskaźnik stanu technicznego
    przekładnia mechaniczna
    monitorowanie stanu
    dane widmowe oleju
    modelowanie degradacji
    pozostały okres użytkowania
    Opis:
    Condition monitoring and prognosis is a key issue in ensuring stable and reliable operation of mechanical transmissions. Wear in a mechanical transmission, which leads to the production of wear particles followed by severe wear, is a slow degradation process that can be monitored by spectral analysis of oil, but the actual degree of degradation is often difficult to evaluate in practical applications due to the complexity of multiple oil spectra. To solve this problem, a health index extraction methodology is proposed to better characterize the degree of degradation compared to relying solely on spectral oil data, which leads to an accurate estimation of the failure time when the transmission no longer fulfils its function. The health index is extracted using a weighted average method with selection of degradation data with allocation steps for weight coefficients that lead to a reasonable mechanical transmission degradation model. First, the degradation data used as input are selected based on source entropy which can describe the information volume contained in each set of spectral oil data. Then, the weight coefficient of each set of degradation data is modelled by measuring the relative scale of the permutation entropy from the selected degradation data. Finally, the selected degradation data are fused, and the health index is extracted. The proposed methodology was verified using a case study involving a degradation dataset of multispectral oil data sampled from several power-shift steering transmissions.
    Monitorowanie i prognozowanie stanu to kluczowa kwestia dla zapewnienia stabilnej i niezawodnej pracy przekładni mechanicznych. Zużycie w przekładni mechanicznej, które prowadzi do wytwarzania cząsteczek zużycia a następnie ciężkiego zużycia, to proces powolnej degradacji, który może być monitorowany poprzez analizę widmową oleju, ale rzeczywisty stopień degradacji często trudno jest ocenić podczas praktycznego użytkowania z uwagi na złożoność wielu widm oleju. W celu rozwiązania powyższego problemu, zaproponowano metodologię ekstrakcji wskaźnika stanu technicznego, aby lepiej scharakteryzować stopień degradacji niż polegając wyłącznie na danych widmowych oleju; pozwala to na dokładne prognozowanie czasu uszkodzenia, gdy przekładnia przestanie spełniać swoją funkcję. Wskaźnik stanu technicznego ekstrahowany jest za pomocą metody średniej ważonej z wyborem danych o degradacji i etapami alokacji dla współczynników wagowych, dając w efekcie odpowiedni model degradacji przekładni mechanicznej. W pierwszym etapie, dane degradacji stosowane jako dane wejściowe wybierane są na podstawie entropii źródłowej, która może opisywać zakres informacji zawarty w każdym zbiorze danych widmowych oleju. Następnie współczynnik wagowy każdego zestawu danych nt. degradacji modelowany jest przez pomiar względnej skali entropii permutacji z wybranych danych degradacji. Na koniec, wybrane dane degradacji są integrowane i ekstrahowany jest wskaźnik stanu technicznego. Zaproponowana metodologia została zweryfikowana przy użyciu studium przypadku obejmującego zbiór wielowidmowych danych dotyczących degradacji oleju pobranego z kilku przekładni kierowniczych wspomaganych.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 1; 137-144
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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