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 "rolling element" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Effectiveness of the spatial acceleration modulus for rolling elements bearing fault detection
    Autorzy:
    Cotogno, M.
    Cocconcelli, M.
    Rubini, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329466.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    rolling element bearing
    diagnostic
    spatial acceleration modulus
    SAM
    SNR
    spectral Kurtosis
    envelope analysis
    Opis:
    Rolling Elements Bearing (REB) condition monitoring is mainly based on the analysis of acceleration (vibration) signal in the load direction. This is one of the three components of the acceleration vector in 3D space: the main idea of this paper is the recovery of additional fault information from the other two acceleration vector components by combining them to obtain the modulus of the spatial acceleration (SAM) vector. The REB diagnostic performances of the SAM are investigated and compared to the load direction of vibration by means a rough estimator of the “Signal-to-Noise” Ratio and the Spectral Kurtosis. The SAM provides a higher SNR than the single load direction. Finally, Spectral Kurtosis driven Envelope analysis is performed for further comparison of the two signals: its results highlight that demodulation of the SAM isn’t stricly necessary to extract the fault features, which are already available in the raw signal spectrum.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2013, 14, 4; 27-34
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of some advanced signal processing techniques for rolling element bearing fault detection
    Zastosowanie zaawansowanych metod analizy sygnału w wykrywaniu uszkodzeń elementów tocznych łożysk
    Autorzy:
    Yiakopoulos, C.
    Antoniadis, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328017.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka łożysk
    ślepa separacja sygnałów
    sieci neuronowe
    defective rolling element bearings
    neural networks
    Opis:
    Vibration response of rotating machines is typically mixed and corrupted by a variety of interfering sources and noise, leading to the necessity for the isolation of the useful signal components. A relevant frequently encountered industrial case is the need for the separation of the vibration responses of the same type of bearings inside the same machine. For this purpose, a Blind Source Separation procedure is applied, based on the maximization of the information transferred in a neural network structure. As has been proven, this approach is quite effective in separating signals with super-Gaussian distributions, as it is the case of the vibration response of defective rolling element bearings. The role of the non-linear sigmoid function used in the neural network of the method is discussed and the Kullback-Leibler information divergence is considered as a tool to adapt this non-linearity to the bearing distributions considered. The effectiveness of the method is demonstrated in an experimental application, where a class of optimum non-linear functions is compared to the classical logistic function.
    Sygnał drganiowy maszyn wirujących jest zazwyczaj zakłócony przez interferujące z nim sygnały innych źródeł oraz zakłócenia, co prowadzi do potrzeby ekstrachowania użytecznych składowych takiego sygnału. Często spotykanym w praktyce przemysłowej przypadkiem jest potrzeba separacji sygnałów drganiowych pochodzących od łożysk tego samego typu znajdujących się w tej samej maszynie. Do tego celu zastosowano procedurę ślepej separacji sygnałów wykorzystującą maksymalizację informacji przenoszonej przez strukturę sieci neuronowej. Zostało udowodnione, że w przypadku analizy sygnału wibroakustycznego generowanego przez uszkodzony element łożyska tocznego, takie podejście do separacji sygnałów może być efektywne przy założeniu ich super-gaussowskiego rozkładu. Rozważono możliwość adaptacji nieliniowej funkcji sigmoidalnej i dywergencji informacji Kullback-Leibler'a jako narzędzi wykrywania nieliniowości w sygnałach. W celu dostosowania nieliniowości do rozkładów sygnałów łożysk wykorzystywano nieliniową funkcję sigmoidalną oraz rozbieżność informacji Kullback-Leibler'a. Efektywność przedstawionej metody została zaprezentowana na przykładzie, w którym klasa optymalnych nieliniowych funkcji jest porównywana z klasycznymi funkcją logistyczną.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2005, 36; 33-38
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of entropy-based analysis of signals to identification of rolling element bearings faults
    Zastosowanie wykorzystujących entropię analiz sygnałów do identyfikacji niesprawności łożysk tocznych
    Autorzy:
    Wysogląd, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327764.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    drgania
    diagnostyka
    analiza sygnałów
    entropia
    łożysko toczne
    vibrations
    diagnostics
    signal processing
    entropy
    rolling element bearing
    Opis:
    The paper deals with an application of entropy of signal in frequency domain to vibroacoustical diagnostics of ball bearings. Crossing of rolling elements over a crack located at one of the raceways is a reason of appearance of a sequence of shocks. Presented method of diagnosing is based on an assumption that impulses, which are results of bearing faults cause instantaneous changes of signal in frequency domain. This changes of signal are estimated with use of entropy of signal in frequency domain. During the research the Shannon entropy and the relative entropy were applied. Distribution of signal in frequency domain was estimated with use Fourier Transform (normalized Power Spectrum Density) or Discrete Wavelet Transform. In the paper the influence of rotational speed of shaft on efficiency of proposed method were presented.
    Artykuł poświęcony jest zastosowaniu entropii widma sygnału do wibroakustycznej diagnostyki łożysk tocznych. Przetaczanie się elementów tocznych przez lokalne uszkodzenie jednej z bieżni łożyska powoduje wystąpienie szeregu uderzeń. Prezentowana metoda diagnozowania bazuje na założeniu, że impulsy które są wynikiem uszkodzeniem łożyska wywołują chwilowe zmiany sygnału w dziedzinie częstotliwości. Te zmiany są oceniane z wykorzystaniem entropii widma sygnału. W badaniach zastosowano entropię Sharona i entropię względną. Rozkład sygnału w dziedzinie częstotliwości wyznaczano z zastosowaniem transformacji Fouriera (znormalizowane widmo mocy sygnału) albo dyskretnej transformacji falkowej. W artykule przedstawiono wyniki opisujące wpływ prędkości obrotowej wału na wyniki zaproponowanej metody.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2009, 3(51); 65-68
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bearing condition diagnostics using entropy of signal in frequency domain
    Diagnozowanie łożysk z zastosowaniem entropii sygnału w dziedzinie częstotliwości
    Autorzy:
    Wysogląd, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327646.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka
    drgania
    analiza sygnałów
    entropia
    łożysko toczne
    diagnostics
    vibrations
    signal processing
    entropy
    rolling element bearing
    Opis:
    This paper focuses on the application of entropy of the vibration signal in frequency domain for rolling element bearing defect detection and diagnosis. Impacts, which are results of bearing faults, cause instantaneous changes of vibration signal in frequency domain. Presented method of diagnosing is based on an assumption that mentioned above changes of signal can be estimated with use of entropy of signal in frequency domain. During the research the Shannon entropy and the relative entropy (Kullback - Leibler entropy) were applied. Distribution of signal in frequency domain was estimated with use Fourier Transform (normalized Power Spectrum Density) or Discrete Wavelet Transform. In the paper the influence of: rotational speed of shaft, radial load of bearing and additional noise of signal on efficiency of proposed method was presented.
    Artykuł przedstawia przykłady zastosowania entropii widma sygnału do wibroakustycznej diagnostyki łożysk tocznych. Impulsy drgań, które są wynikiem uszkodzeniem łożyska wywołują chwilowe zmiany sygnału w dziedzinie częstotliwości. Prezentowana metoda diagnozowania bazuje na założeniu, że te zmiany sygnału mogą być oceniane z wykorzystaniem entropii widma sygnału. W badaniach zastosowano entropię Shanona i entropię względną (Kullback - Leibler entropy). Rozkłady sygnałów w dziedzinie częstotliwości wyznaczano z zastosowaniem transformacji Fouriera (znormalizowane widmo mocy sygnału) albo dyskretnej transformacji falkowej. W artykule przedstawiono wyniki opisujące wpływ: prędkości obrotowej wału, obciążenia promieniowego łożyska i zakłóceń sygnału na wyniki zaproponowanej metody.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2009, 2(50); 65-68
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Supervised and unsupervised learning process in damage classification of rolling element bearings
    Nadzorowany i nienadzorowany proces uczenia w klasyfikacji uszkodzeń łożysk tocznych
    Autorzy:
    Strączkiewicz, M.
    Czop, P.
    Barszcz, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327924.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    fault classification
    pattern recognition
    rolling element bearing
    multiple classifiers comparison
    klasyfikacja uszkodzeń
    rozpoznawanie wzorców
    łożysko toczne
    porównanie klasyfikatorów
    Opis:
    Damage classification plays a crucial role in the process of management in nearly every branch of industry. In fact, is becomes equally important as damage detection, since it can provide information of malfunction severity and hence lead to improvement of a production or manufacturing process. Within this paper selected supervised and unsupervised pattern recognition methods are employed for this purpose. The attention of the authors is given to assessment of selection, performance benchmarking and applicability of selected pattern recognition methods. The investigation is performed on the data collected using an experimental test grid and rolling element bearing with deteriorating condition of an outer race.
    Klasyfikacja uszkodzeń odgrywa ważną rolę w procesie zarządzania w niemalże każdej gałęzi przemysłu. W rzeczywistości staje się ona równie istotna co samo wykrywanie uszkodzenia ponieważ pozwala określić stopień uszkodzenia, a co za tym idzie, poprawić efektywność zarządzania zakładem przemysłowym. W tym celu wykorzystano wybrane nadzorowane i nienadzorowane metody rozpoznawania wzorców. W artykule zwrócono uwagę na ocenę wyboru, porównanie wydajności oraz możliwości wykorzystania tych metod. Analiza przeprowadzona została na danych zgromadzonyh na eksperymentalnym stanowisku testowym, gdzie obserwowany jest stan łożyska tocznego z pogłębiającym się uszkodzeniem bieżni zewnętrznej.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2016, 17, 2; 71-80
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    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