Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Fourier transform" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Classification of fault diagnosis in a gear wheel by used probabilistic neural network, fast Fourier transform and principal component analysis
Klasyfikacja uszkodzeń przekładni zębatych przy wykorzystaniu probabilistycznej sieci neuronowej, szybkiej transformaty Fouriera oraz analizy PCA
Autorzy:
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/374597.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
przekładnie zębate
diagnostyka uszkodzeń przekładni
probabilistyczne sieci neuronowe
transformata Fouriera
analiza PCA
tooth gear
gear diagnosis
probbilistic neural network
Fourier transform
principial componenet analysis
Opis:
This paper presents the results of an experimental application of artificial neural network as a classifier of the degree of cracking of a tooth root in a gear wheel. The neural classifier was based on the artificial neural network of Probabilistic Neural Network type (PNN). The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from fast Fourier transform (FFT) and principal component analysis (PCA). The identified model of toothed gear transmission, operating in a circulating power system, served for generation of the teaching and testing set applied for the experiment.
W artykule przedstawiono wyniki z eksperymentów, których celem było wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej jako klasyfikatora stopnia pęknięcia u podstawy zębów kół przekładni. W badaniach użyto probabilistycznych sieci neuronowych (PNN). Dane wejściowe dla klasyfikatorów stanowiły miary statystyczne uzyskane z sygnałów drganiowych, przy wykorzystaniu szybkiej transformaty Fouriera (FFT) oraz analizy PCA. Zidentyfikowany model przekładni zębatej, pracującej w układzie napędowym, posłużył jako źródło danych uczących i testujących dla sztucznych sieci neuronowych.
Źródło:
Transport Problems; 2007, 2, 4; 99-106
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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