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 "vibration signal" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    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:
    Fault diagnosis of multistage centrifugal pump unit using non-local means-based vibration signal denoising
    Diagnozowanie uszkodzeń wielostopniowej pompy odśrodkowej z wykorzystaniem metody odszumiania sygnału drgań w oparciu o średnie nielokalne
    Autorzy:
    Han, Te
    Jiang, Dongxiang
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301103.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    vibration signal denoising
    multistage centrifugal pump
    nonlocal means
    diagnosis
    odszumianie sygnału drgań
    wielostopniowa pompa odśrodkowa
    średnie nielokalne
    diagnozowanie
    Opis:
    In real industry environment, the signal characteristics of multistage centrifugal pump vibration signal are easily submerged by strong background noise. To settle this problem, the nonlocal means (NLM) approach is proposed for the denoising of multistage centrifugal pump in this paper. Utilizing the similarity theory, the NLM method has achieved a wide range of applications in the fields of image processing and biomedical signal denoising. Due to the periodic characteristics and redundancy, NLM is successfully applied to the de-noising of 1-D machinery vibration signal. The numerical simulation experiments with different SNRs verify the effectiveness and the superiority of the proposed method. Besides, the selection principles of core parameters in NLM are discussed. The real engineering cases analysis demonstrates that the NLM can effectively filter out the background noise and realize the weak fault feature enhancements. The proposed noise reduction method is superior to traditional wavelet coefficient method.
    W rzeczywistym środowisku przemysłowym, charakterystyki sygnału drgań wielostopniowej pompy odśrodkowej są zagłuszane przez silny szum tła. Problem ten można rozwiązać stosując zaproponowane w niniejszej pracy podejście oparte na algorytmie średnich nielokalnych (non-local means, NLM). Wykorzystująca teorię podobieństwa metoda NLM znajduje szeroki zakres zastosowań w dziedzinie przetwarzania obrazu i odszumiania sygnałów biomedycznych. Dzięki okresowemu charakterowi i redundancji sygnałów, NLM można z powodzeniem stosować do usuwania szumu jednowymiarowego sygnału drgań maszyn. Skuteczność proponowanej metody i jej przewagę nad stosowanymi dotychczas rozwiązaniami zweryfikowano na podstawie eksperymentów symulacyjnych z uwzględnieniem różnych stosunków sygnału do szumu (SNR). Ponadto omówiono zasady wyboru podstawowych parametrów NLM. Analiza przypadków inżynierskich pokazuje, że NLM pozwala skutecznie odfiltrowywać szumy tła i wzmacniać słabe symptomy akustyczne uszkodzenia. Proponowana metoda redukcji szumów przewyższa tradycyjną metodę współczynnika falkowego.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 4; 539-545
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wczesne wykrywanie uszkodzeń przekładni zębatej z wykorzystaniem słabych sygnałów drgań
    Early fault detection of gearbox using weak vibration signals
    Autorzy:
    Qingjun, W.
    Chen, X.
    Yang, H.
    Wang, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300940.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    wczesne wykrywanie uszkodzeń
    adaptacyjna reprezentacja czasowo-częstotliwościowa
    zdemodulowany sygnał drań
    early fault detection
    adaptive joint time-frequency
    weak demodulated vibration signal
    Opis:
    Zaproponowano nową metodę wczesnego wykrywania pęknięć zębów przekładni zębatej polegającą na analizie słabego sygnału drganiowego zmodulowanego niskimi częstotliwościami. Uzyskaną obwiednię zmodulowanego sygnału drgań wykorzystano do wyznaczenia częstotliwości modulujących. Zdemodulowane częstotliwości charakterystyczne otrzymano za pomocą adaptacyjnej, czasowo-częstotliwościowej reprezentacji sygnału z obwiedni sygnału drganiowego wyznaczonej z wykorzystaniem transformaty Hilberta. Spektrogram adaptacyjny odzwierciedla częstotliwość zazębienia i jej harmoniczne, częstotliwość sprzęgła, częstotliwość nośną oraz wstęgi boczne w sygnale drganiowym poddanym analizie z użyciem zoptymalizowanego przekształcenia falkowego. Proponowaną metodę weryfkowano przy użyciu sygnału symulowanego i rzeczywistego. Wyniki wskazują na możliwość efektywnego zastosowania proponowanej metody do detekcji pęknięć zębów przekładni zębatej.
    A new method for the early detection of the gear crack was proposed by the analysis of the weak low-frequency modulated vibration signal. The envelope of the modulated vibration signal was extracted and used to demonstrate the modulating frequencies. The demodulated characteristic frequencies were obtained with the adaptive joint time-frequency signal representation from the Hilbert transform envelope of the vibration signal. The adaptive spectrogram matches the meshing frequency and its harmonics, the coupling frequency, the carrier frequency and the sidebands in the vibration signal by the optimized wavelet. Simulated and experimental vibration signals are used to test the proposed method. The results show the applicability and effectiveness of the proposed method for gear crack detection.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2011, 1; 11-15
    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
    Tytuł:
    Diagnostics of the drive shaft bearing based on vibrations in the high-frequency range as a part of the vehicles self-diagnostic system
    Autorzy:
    Nowakowski, Tomasz
    Komorski, Pawel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2057986.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    self-diagnostic system
    vibration
    vehicles
    signal processing methods
    decision trees
    Opis:
    Currently, one of the trends in the automotive industry is to make vehicles as autonomous as possible. In particular, this concerns the implementation of complex and innovative selfdiagnostic systems for cars. This paper proposes a new diagnostic algorithm that evaluates the performance of the drive shaft bearings of a road vehicle during use. The diagnostic parameter was selected based on vibration measurements and machine learning analysis results. The analyses included the use of more than a dozen time domain features of vibration signal in different frequency ranges. Upper limit values and down limit values of the diagnostic parameter were determined, based on which the vehicle user will receive information about impending wear and total bearing damage. Additionally, statistical verification of the developed model and validation of the results were performed.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2022, 24, 1; 70--79
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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