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 "transformata falkowa" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Implementation of multidimensional identification of signal characteristics in the analysis of vibration properties of an automotive vehicle’s floor panel
    Implementacja wielowymiarowej identyfikacji charakterystycznych cech sygnału w analizie własności drganiowych panelu podłogowego pojazdu samochodowego
    Autorzy:
    Burdzik, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1366034.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    vibration signal processing
    wavelet transform
    FFT
    analiza sygnałów drganiowych
    transformata falkowa
    Opis:
    The article provides a proposal of software application of a method and an algorithm developed to identify signal characteristics in the analysis of vibration properties of an automotive vehicle’s floor panel. Due to the complexity resulting from nonlinear and random nature of vibration phenomena in automotive vehicles, the analysis in question is multidimensional. The property table being established consists of numerous measures and estimators, both dimensional and dimensionless ones, in the domains of amplitudes, time, frequency and time-frequency. The foregoing enables observation and separation of signal components in multiple domains, but it also makes it possible to define signal measures depending on stationary and non-stationary characteristics as well as accurate time positioning of resonant frequencies. Multicriterial approach to identification of vibration enables determining the table of vibration properties measures of floor panel. The table is numerical form of characteristics properties of the vibration signal.
    W artykule przedstawiono programową aplikację opracowanej metody i algorytmu matematycznego identyfikacji charakterystycznych cech sygnału w analizie własności drganiowych panelu podłogowego pojazdu samochodowego. Z uwagi na złożoność, wynikającą z nieliniowości i losowości, zjawisk drganiowych w pojazdach samochodowych analiza ma charakter wielowymiarowy. Wyznaczana tabela właściwości składa się z wielu miar i estymatorów wymiarowych i bezwymiarowych w dziedzinach amplitud, czasu, częstotliwości i czasowo-częstotliwości. Pozwala to na obserwację i separację składowych sygnału w wielu dziedzinach. Umożliwia definiowanie miar sygnału w zależności od cech stacjonarności i niestacjonarności oraz precyzyjną lokalizację czasową częstotliwości rezonansowych. Wielokryterialne podejście do identyfikacji drgań umożliwia wyznaczenie zbioru właściwości drganiowych panelu podłogowego, który jest numerycznym odzwierciedleniem charakterystycznych cech sygnału drgań.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 3; 458-464
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Odszumianie danych rejestrowanych wielokanałowo z użyciem transformaty falkowej
    Multi-channel registered data denoising using wavelet trans form
    Autorzy:
    Jedliński, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1366285.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    odszumianie danych
    transformata falkowa
    sztuczne sieci neuronowe
    przekładnia stożkowa
    denoising
    wavelet transform
    artificial neural network
    spiral bevel gear
    Opis:
    W celu uzyskania informacji o interesującym nas zjawisku lub obiekcie najczęściej rejestrowane są wybrane sygnały pomiarowe otrzymane za pośrednictwem czujników. Niestety uzyskane sygnały oprócz pożądanej informacji zawierają również zakłócenia, które są spowodowane m.in. właściwościami toru pomiarowego i procesami towarzyszącymi działaniu obiektu. W wielu przypadkach zachodzi potrzeba pomiaru takiej samej wielkości w różnych miejscach obiektu i/lub kierunkach. Potrzebne są zatem narzędzia do poprawy stosunku sygnału do szumu sygnałów rejestrowanych wielokanałowo. Transformata falkowa jest stosunkowo nową metodą przetwarzania danych, która znalazła zastosowanie w różnych dziedzinach takich jak technika i fizyka. W odniesieniu do sygnałów może być używana do odszumiania, kompresji, wykrywaniu trendu czy nieciągłości sygnału. W pracy tej transformata falkowa została użyta od odszumiania sygnałów drgań zarejestrowanych z dwóch trójosiowych czujników. Obiektem badań była przekładnia zębata stożkowa. Odszumianie sygnałów miało na celu poprawę skuteczności diagnozy uszkodzenia kół zębatych przekładni.
    In order to obtain information regarding given phenomenon or object, it is usually necessary to register selected measurement signals obtained using sensors. Unfortunately, obtained signals, apart form desired information, contain disturbances caused by, amongst many other, properties of the measurement channel and processes associated with object operation. In many cases it is necessary to measure the same value in different places and/or directions. Thus, there is a demand for a tool improving signal to noise ration of the multi-channel registered signals.Wavelet transform is a relatively new method of data processing used in different fields (e.g. technique and physics). In case of signals it can be used for denoising, compression, trend detection or discontinuity detection. In this work it was used to denoise vibration signals registered by two three-axis sensors. Object of investigation was the bevel toothed gear. Signals denoising was to improve efficiency of the diagnosis of transmission gears teeth damage.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 2; 145-149
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evaluation of the spur gear condition using extended frequency range
    Ocena stanu przekładni zębatej z wykorzystaniem rozszerzonego zakresu częstotliwości
    Autorzy:
    Skrickij, V.
    Bogdevičius, M.
    Žygienė, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300890.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    model matematyczny
    przekładnia zębata
    emisja akustyczna
    sygnał wibroakustyczny
    transformata falkowa
    monitorowanie stanu
    mathematical model
    spur gear
    acoustic emission
    vibroacustic signal
    wavelet transform
    condition monitoring
    Opis:
    The paper focuses on working out an algorithm for spur gear condition monitoring, based on the results of numerical simulation. The nonlinear mathematical model has been used for investigation of the dynamic parameters of the cylindrical spur gear with defective teeth. Backlash between gear teeth, backlash in bearings, time-varying mesh stiffness, and variations of the centre distance have been evaluated in the model. Diagnostic parameters suitable for determining the condition of the gears under investigation have been established. Frequency intervals mostly affected by changes in diagnostic parameters under damage have been found. An algorithm for diagnostics based on mathematical modelling, vibro-acoustic, and acoustic emission methods, and wavelet transform has been worked out.
    Celem artykułu było opracowanie algorytmu monitorowania stanu przekładni zębatej w oparciu o wyniki symulacji numerycznej. Przedstawiono nieliniowy model matematyczny, który wykorzystano do badania parametrów dynamicznych przekładni zębatej walcowej z uszkodzonymi zębami. Za pomocą przedstawionego modelu oceniano luz pomiędzy zębami przekładni, luz w łożyskach, zmienną w czasie sztywność zazębienia oraz zmiany odległości osi. Ustalono parametry diagnostyczne odpowiednie dla określenia stanu technicznego badanych przekładni. Znaleziono przedziały częstotliwości odpowiadające zmianom parametrów diagnostycznych wynikającymi z uszkodzenia. Opracowano algorytm diagnostyczny oparty na modelowaniu matematycznym, metodach emisji wibroakustycznej i emisji akustycznej oraz transformacie falkowej.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 3; 476-484
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Particle swarm-optimized support vector machines and pre-processing techniques for remaining useful life estimation of bearings
    Zastosowanie maszyn wektorów nośnych zoptymalizowanych metodą roju cząstek oraz technik przetwarzania wstępnego do oceny pozostałego okresu użytkowania łożysk
    Autorzy:
    Souto, Maior Caio Bezerra
    das Chagas Moura, Márcio
    Lins, Isis Didier
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301219.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    big data
    vibration signal
    bearings
    remaining useful life
    empirical mode decomposition
    wavelets transform
    support vector machine
    particle swarm optimization (PSO)
    duże dane
    sygnał drgań
    łożyska
    pozostały okres użytkowania
    empiryczna dekompozycja sygnału
    transformata falkowa
    maszyna wektorów nośnych
    optymalizacja rojem cząstek
    Opis:
    The useful life time of equipment is an important variable related to system prognosis, and its accurate estimation leads to several competitive advantage in industry. In this paper, Remaining Useful Lifetime (RUL) prediction is estimated by Particle Swarm optimized Support Vector Machines (PSO+SVM) considering two possible pre-processing techniques to improve input quality: Empirical Mode Decomposition (EMD) and Wavelet Transforms (WT). Here, EMD and WT coupled with SVM are used to predict RUL of bearing from the IEEE PHM Challenge 2012 big dataset. Specifically, two cases were analyzed: considering the complete vibration dataset and considering truncated vibration dataset. Finally, predictions provided from models applying both pre-processing techniques are compared against results obtained from PSO+SVM without any pre-processing approach. As conclusion, EMD+SVM presented more accurate predictions and outperformed the other models.
    Okres użytkowania sprzętu jest ważną zmienną związaną z prognozowaniem pracy systemu, a możliwość jego dokładnej oceny daje zakładom przemysłowym znaczną przewagę konkurencyjną. W tym artykule pozostały czas pracy (Remaining Useful Life, RUL) szacowano za pomocą maszyn wektorów nośnych zoptymalizowanych rojem cząstek (SVM+PSO) z uwzględnieniem dwóch technik przetwarzania wstępnego pozwalających na poprawę jakości danych wejściowych: empirycznej dekompozycji sygnału (Empirical Mode Decomposition, EMD) oraz transformat falkowych (Wavelet Transforms, WT). W niniejszej pracy, EMD i falki w połączeniu z SVM wykorzystano do prognozowania RUL łożyska ze zbioru danych IEEE PHM Challenge 2012 Big Dataset. W szczególności, przeanalizowano dwa przypadki: uwzględniający kompletny zestaw danych o drganiach oraz drugi, biorący pod uwagę okrojoną wersję tego zbioru. Prognozy otrzymane na podstawie modeli, w których zastosowano obie techniki przetwarzania wstępnego porównano z wynikami uzyskanymi za pomocą PSO + SVM bez wstępnego przetwarzania danych. Wyniki pokazały, że model EMD + SVM generował dokładniejsze prognozy i tym samym przewyższał pozostałe badane modele.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 4; 610-618
    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