Informacja

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

Wyszukujesz frazę "machine condition" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Aggregation of electric current consumption features to extract maintenance KPIs
Agregacja cech konsumpcji prądu elektrycznego do wyodrębnienia kluczowych wskaźników efektywności (KPI) utrzymania ruchu
Autorzy:
Simon, V.
Johansson, C. A.
Galar, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/410081.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
fingerprint
operational data
condition based maintenance (CBM)
condition monitoring (CM)
energy optimization
machine tool
odcisk palca
dane operacyjne
utrzymanie na podstawie stanu technicznego (CBM)
monitoring stanu (CM)
optymalizacja energii
obrabiarki
Opis:
All electric powered machines offer the possibility of extracting information and calculating Key Performance Indicators (KPIs) from the electric current signal. Depending on the time window, sampling frequency and type of analysis, different indicators from the micro to macro level can be calculated for such aspects as maintenance, production, energy consumption etc. On the micro-level, the indicators are generally used for condition monitoring and diagnostics and are normally based on a short time window and a high sampling frequency. The macro indicators are normally based on a longer time window with a slower sampling frequency and are used as indicators for overall performance, cost or consumption. The indicators can be calculated directly from the current signal but can also be based on a combination of information from the current signal and operational data like rpm, position etc. One or several of those indicators can be used for prediction and prognostics of a machine’s future behavior. This paper uses this technique to calculate indicators for maintenance and energy optimization in electric powered machines and fleets of machines, especially machine tools.
Wszystkie urządzenia elektryczne oferują możliwość wydobywania informacji i obliczania Kluczowych Wskaźników Efektywności (ang. Key Performance Indicators, KPI) z sygnału prądu elektrycznego. W zależności od okna czasowego, częstotliwości próbkowania i rodzaju analizy, różne wskaźniki od mikro do makro poziomu, można obliczyć dla takich aspektów jak utrzymanie ruchu, produkcja, zużycie energii itp. Na poziomie mikro wskaźniki są powszechnie stosowane do monitorowania stanu i diagnostyki oraz zazwyczaj są oparte na krótkim oknie czasowym i mają dużą częstotliwość próbkowania. Wskaźniki makro są zwykle oparte na dłuższym oknie czasowym z wolniejszą częstotliwością próbkowania i są używane jako wskaźniki dla ogólnej wydajności, kosztu lub zużycia. Wskaźniki można obliczyć bezpośrednio z sygnału prądu elektrycznego, ale mogą być one również oparte na połączeniu informacji z sygnału prądu elektrycznego i danych operacyjnych, takich jak obroty na minutę (ang. Revolutions Per Minute, RPM), pozycja itp. Jeden lub kilka z tych wskaźników można wykorzystać do przewidywania i prognozowania przyszłego zachowania maszyny. W niniejszym artykule wykorzystano tę technikę do obliczania wskaźników utrzymania ruchu i optymalizacji energii w maszynach elektrycznych i flotach maszyn, zwłaszcza obrabiarek.
Źródło:
Management Systems in Production Engineering; 2017, 3 (25); 183-190
2299-0461
Pojawia się w:
Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnostyka, w ocenie stanu technicznego maszyn i urządzeń górniczych
Diagnostics in the assessment of the technical condition of mining machines and equipment
Autorzy:
Czerwiński, Stefan
Kania, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27323739.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
diagnostyka techniczna
termometria bezkontaktowa
termometria wibroakustyczna
stan techniczny
maszyna
urządzenie górnicze
technical diagnostics
non-contact thermometry
vibroacoustic thermometry
technical condition
machine
mining devices
Opis:
W artykule, podjęto próbę przedstawienia skutecznego sposobu oceny stanu technicznego maszyn i urządzeń górniczych. Celem jest przedstawienie skutecznych metod pomiarów temperatury oraz drgań i wibracji generowanych podczas pracy urządzeń i maszyn górniczych. Urządzenia mierzące temperaturę bez kontaktu z danym obiektem, zbudowane są w oparciu o różnego typu detektory promieniowania podczerwonego lub matryce takich detektorów. Urządzenia termowizyjne obrazują rozkład temperatury na całej powierzchni w przeciwieństwie do pirometrów mierzących temperaturę punktowo. Natomiast drgania i wibracje generowanych podczas pracy przekładni urządzeń i maszyn prowadzono przy pomocy pióra wibrometrycznego, oraz testera stanu maszyny a uzyskane pomiary wykorzystano do diagnozowania stanu zużycia poszczególnych elementów tych maszyn. Głównym celem jest opracowanie sposobu wykorzystania technik diagnostycznych dla potrzeb realizacji procesu bezawaryjnej pracy zakładu górniczego.
The dissertation attempts to present an effective method of assessing the technical condition of mining machinery and equipment. The aim is to present effective methods of measuring temperature as well as vibrations and vibrations generated during the operation of mining equipment and machines. Devices that measure temperature without contact with a given object are built on the basis of various types of infrared radiation detectors or matrices of such detectors. Thermal imaging devices show the temperature distribution over the entire surface, unlike pyrometers that measure the temperature at points. On the other hand, vibrations and vibrations generated during the operation of the gear of devices and machines were carried out using a vibrometric pen and a machine condition tester, and the obtained measurements were used to diagnose the wear of individual elements of these machines. The main goal is to develop a method of using diagnostic techniques for the needs of the process of failure-free operation of a mining plant.
Źródło:
Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2023, 12, 1; 46--59
2391-9361
Pojawia się w:
Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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