Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Diagnostyka techniczna" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Sztuczna inteligencja w diagnostyce technicznej
Artificial intelligence in technical diagnostics
Autorzy:
Żółtowski, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329332.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
sztuczna inteligencja
diagnostyka techniczna
systemy ekspertowe
artificial intelligence
technical diagnostics
expert systems
Opis:
W referacie omówiono główne przesłanki stosowania metod sztucznej inteligencji w diagnostyce technicznej. Szczególną rolę przypisano systemom ekspertowym wspomagającym proces wnioskowania diagnostycznego. Pozyskiwanie wiedzy do systemu ekspertowego często jest możliwe tylko od ekspertów. W tej pracy wskazano na statystyczne podejście w ustalaniu liczby, wiarygodności i zgodności ekspertów.
It in report was has talked over cardinal of usage the methods artificial premise intelligence in technical diagnostics. Systems were attributed special part expert helping process diagnostic inference. Logging to system knowledge it expert is possible only often from experts. It was showed here on statistical approach in settlement number experts and them compatibility and credibility.
Źródło:
Diagnostyka; 2005, 33; 185-192
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Budowa programu lokalizacji uszkodzeń na podstawie „drzewa decyzji”
Construction of a local location program on the basis of “decision tree”
Autorzy:
Duer, Przemysław
Duer, Stanisław
Wrzesień, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/208780.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
diagnostic reasoning
artificial intelligence
Opis:
W artykule zaprezentowano problematykę budowania programu lokalizacji uszkodzeń w obiekcie technicznym na podstawie teorii „drzewa decyzji”. Podstawą w takim procesie podejmowania decyzji jest analiza funkcjonalno-diagnostyczna badanego urządzenia technicznego. Efektem tego procesu analizy jest wyznaczony zbiór elementów podstawowych (funkcjonalnych) wraz z przypisanym im zbiorem współczynników wagowych. Rozwinięciem teorii „drzewa decyzji” w procesie lokalizacji uszkodzeń w badanym układzie zasilania elektrycznego pojazdu jest opracowany algorytm lokalizacji uszkodzeń.
The article presents the problems of building a damage location program in a technical facility based on the theory of the “decision tree”. The basis in such a decision-making process is the functional and diagnostic analysis of the tested technical device. The result of this analysis process is a set of basic (functional) elements with a set of weighting factors assigned to them. An algorithm of fault location is developed in the theory of the “decision tree” in the process of locating faults in the tested vehicle power supply system.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2019, 68, 2; 165-175
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis and assessment of the reliability of the operation process of a complex, diagnosed technical facility in 5-value logic
Autorzy:
Duer, Stanisław
Woźniak, Marek
Stawowy, Marek
Harničárová, Marta
Zajkowski, Konrad
Duer, Radosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27323680.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Centrum Rzeczoznawstwa Budowlanego Sp. z o.o.
Tematy:
artificial intelligence
knowledge bases
technical diagnostics
sztuczna inteligencja
diagnostyka techniczna
baza wiedzy
Opis:
What the article talks about are the difficulties of figuring out how reliable the workings of a complicated technological object are, especially when using a five-valued logic-based diagnostic method. The foundation for conducting dependability studies on technological objects is the utilization of prepared models that depict operational processes. The present study aims to build and provide a comprehensive description of a five-state model that characterizes the operational process of the diagnosed facility. The operational states that hold significance are the states of the object being tested, as diagnosed within the framework of 5VL-value logic. The model of the exploitation process that was constructed was further validated using simulated experiments. The outcomes of these comparative tests yield the calculated probabilities of the tested thing existing in its distinct conditions. The estimated time frames of occurrence of the recognized states in the object were determined based on the probability of occurrence of the diagnostic states, which were derived from the reliability features of the tested object.
Źródło:
Inżynieria Bezpieczeństwa Obiektów Antropogenicznych; 2023, 4; 60--70
2450-1859
2450-8721
Pojawia się w:
Inżynieria Bezpieczeństwa Obiektów Antropogenicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce maszyn
Application of artifical inteligence in machine diagnostics
Autorzy:
Bartol-Smardzewska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329334.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka techniczna
system informatyczny
sieci neuronowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
computer systems
neural networks
artificial intelligence
Opis:
W ciągu ostatnich lat wzrasta zapotrzebowanie na diagnostykę techniczną, zmieniły się bowiem radykalnie kryteria oceny obiektów. Pojawiają się nowe zastosowania osiągnięć mikroelektroniki, techniki komputerowej, sieci neuronowych i sztucznej inteligencji, skutecznie wspomagają one możliwości diagnostyki technicznej. To wszystko diametralnie zmienia poglądy i dokonania w obszarze wykrywania i nadzorowania zmian stanu obiektów metodami diagnostyki technicznej. Daje to możliwość nadzorowania zmian stanu, lokalizacji uszkodzeń i minimalizacji skutków uszkodzeń.
In last few years request of technical diagnostics increase, cause of radically change of object's rate standard. New adoption of achievement of microelectronics, computer technology, neural nets and artificial intelligence succor power of technical diagnostics efficiently. All of that, change diametrically ideas and performance of detection and inspection by technical diagnostics methods of object's state changes. It gives the possibility to inspect changes of state, location of damage and reducing of damage results.
Źródło:
Diagnostyka; 2005, 33; 193-198
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model funkcjonalno-diagnostyczny hybrydowego systemu zasilania z wykorzystaniem odnawialnych źródeł energii
Functional and diagnostic model of a hybrid power system using renewable energy sources
Autorzy:
Duer, Radosław
Wrzesień, Paweł
Duer, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/208875.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
logiki wielowartościowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
diagnostic reasoning
multivalent logic
artificial intelligence
Opis:
W artykule przedstawiono problematykę budowania diagnostycznej bazy wiedzy dotyczącej hybrydowego systemu zasilania na potrzeby organizacji procesu badania stanu obiektu. Podstawą do pozyskiwania informacji diagnostycznej dotyczącej urządzeń hybrydowego systemu zasilania jest analiza funkcjonalno-diagnostyczna badanego obiektu. Efektem procesu budowania jest model struktury funkcjonalno-diagnostycznej, wyznaczone zbiory elementów podstawowych oraz sygnałów pomiarowych wraz z przypisanymi im wzorcami mierzonych sygnałów.
The article presents the issues of building a diagnostic knowledge base regarding a hybrid power system for the needs of the organization of the process of examining the condition of the object. The basis for obtaining diagnostic information about the devices of the hybrid power system is the functional and diagnostic analysis of the tested object. The effect of the building process is a functional and diagnostic structure model, designated sets of basic elements and measuring signals along with the assigned standard measured signals.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2019, 68, 4; 57-68
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie logiki czterowartościowej w procesie wnioskowania w systemach diagnostycznych
Application of logic 4-valued in the process of reasoning in diagnostic systems
Autorzy:
Duer, S.
Zajkowski, K.
Duer, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209177.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
logiki wielowartościowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
diagnostic reasoning
multivalent logic
artificial intelligence
Opis:
W artykule zaprezentowano zastosowanie logiki czterowartościowej w procesie wnioskowania w systemach diagnostycznych. W tym celu przedstawiono i zdefiniowano strukturę inteligentnego systemu diagnostycznego DIAG 2. Opisano jego istotne moduły: pomiarowy, obliczenia i analizy (program sieci neuronowej) oraz wnioskowania diagnostycznego. W literaturze brakuje opracowań w zakresie opisu i zastosowania logiki czterowartościowej w systemach diagnostycznych. Prace autorów w tym zakresie są nowatorskie. Na uwagę zasługuje także zaprezentowanie metody diagnostycznej stosowanej w systemie DIAG 2. Proponowana metoda diagnozowania (oceny stanu badanego obiektu) polega na porównaniu wektorów sygnałów diagnostycznych z ich wektorami wzorcami. W wyniku porównania sygnałów wyznaczane są przez sieć neuronową elementarne metryki rozbieżności wektorów sygnałów diagnostycznych. Na podstawie metryk odległości różnicowej następuje wnioskowanie systemu co do rozpoznania stanu elementów podstawowych obiektu.
The article presents application of logic 4-valuable in the process of reasoning in diagnostic systems. For this purpose, the structure of an intelligent diagnostic system (DIAG 2) is presented and defined. Its essential modules: measurement, calculation, and analysis modules (program of neural network) and diagnostic inference are described. In the literature, there is no development in the field of description and implementation of the logic of the tetravalent in diagnostic systems. The author’s works in this field are innovative ones. Noteworthy is the present diagnostic method used in the system (DIAG 2). The proposed diagnostic method (assessment of the state of the examined object) is based on a comparison of vectors of diagnostic signals with their patterns’ vectors. By comparing the signals, elementary metrics of disparity vectors of diagnostic signals are determined by the neural network. On the basis of the metrics of differential distance, the system requests for diagnostics of the state of elements of the basic object.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2016, 65, 2; 41-52
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Baza wiedzy dotycząca urządzeń farmy wiatrowej w komputerowym systemie ekspertowym
Knowledge base of wind farm devices in the computer expert system
Autorzy:
Duer, R.
Wrzesień, P.
Duer, S.
Bernatowicz, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/211034.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
logiki wielowartościowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
diagnostic reasoning
multivalent logic
artificial intelligence
Opis:
W artykule zaprezentowano problematykę wyznaczania informacji diagnostycznej na potrzeby badania stanu urządzeń farmy wiatrowej. W tym celu przedstawiono i opisano istotę opracowywania modelu funkcjonalno-diagnostycznego na przykładzie urządzeń elektrowni wiatrowej. Na podstawie opracowanego modelu badanego obiektu wyznaczono informację diagnostyczną w postaci zbioru elementów podstawowych oraz zbioru sygnałów diagnostycznych, które są wypracowane przez wyznaczone j-te elementy w i-tych zespołach funkcjonalnych obiektu. W artykule zaprezentowano opis procesu budowania bazy wiedzy dla systemu ekspertowego.
The article presents the problems of determining diagnostic information for the needs of testing the state of wind farm equipment. To this end, the essence of developing a functional and diagnostic model on the example of wind power plant equipment has been presented and described. Based on the developed model of the examined object, diagnostic information was determined in the form of a set of basic elements and a set of diagnostic signals, which are developed by the designated j-elements in the i-functional units of the object. The article presents a description of the process of building a knowledge base for an expert system.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2018, 67, 2; 179-190
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reguły diagnostyczne dla systemu ekspertowego (WPPES) wnioskującego o stanie urządzeń farmy wiatrowej
Functional and diagnostic model of a hybrid power system using renewable energy sources
Autorzy:
Duer, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/208804.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
logiki wielowartościowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
diagnostic reasoning
multivalent logic
artificial intelligence
Opis:
W artykule przedstawiono problematykę budowania diagnostycznej bazy wiedzy dotyczącej hybrydowego systemu zasilania na potrzeby organizacji procesu diagnozowania. Podstawą do pozyskiwania informacji diagnostycznej dotyczącej urządzeń hybrydowego systemu zasilania jest analiza funkcjonalno-diagnostyczna badanego obiektu. Efektem procesu opracowania diagnostycznego jest wykonany model struktury funkcjonalno-diagnostycznej, wyznaczone zbiory elementów podstawowych oraz sygnałów diagnostycznych wraz z przypisanymi im wzorcowymi sygnałami diagnostycznymi.
The article presents the problem of building a diagnostic base of knowledge for a hybrid power system for the needs of the organization of the diagnosis process. The basis for obtaining the diagnostic in-formation, regarding devices of the hybrid power system, is functional and diagnostic analysis of the tested object. The effect of the diagnostic development’s process is a model of functional and diagnostic structure, determined sets of basic elements, and diagnostic signals along with assigned standard signals.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2019, 68, 3; 133-146
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie diagnostyki urządzeń elektrowni słonecznej w logice 2- i 3-wartościowej
Diagnostic testing the solar power equipment in logic 2- and 3- valuable
Autorzy:
Duer, R.
Duer, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/208978.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
logiki wielowartościowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
diagnostic reasoning
multivalent logic
artificial intelligence
Opis:
W artykule zaprezentowano problematykę badania wypracowanych diagnoz w logice 2- i 3-wartościowej przez system diagnostyczny (DIAG 2) dla urządzeń elektrowni słonecznej. W tym celu przedstawiono i opisano model funkcjonalno-diagnostyczny urządzeń elektrowni słonecznej. Na podstawie opracowanego modelu badanego obiektu wyznaczono zbiór elementów podstawowych oraz zbiór sygnałów diagnostycznych, które są wypracowane przez j-te elementy funkcjonalne obiektu. Przedstawiono także krótki opis wykorzystywanego w badaniu inteligentnego systemu diagnostycznego (DIAG 2). System (DIAG 2) jest autorskim opracowaniem autorów. Program diagnostyczny w systemie (DIAG 2) pracuje na zasadzie porównania zbioru wektorów sygnałów diagnostycznych z ich wektorami wzorcami. W wyniku porównania sygnałów wyznaczane są przez sieć neuronową elementarne metryki rozbieżności wektorów sygnałów diagnostycznych. Na podstawie metryk odległości różnicowejnastępuje wnioskowanie systemu co do rozpoznania stanu elementów podstawowych obiektu.
The article presents the problem of the study of developed diagnoses in logic 2- and 3-valuable diagnostic system (DIAG 2) devices of the solar power. For this purpose, a functional-diagnostic model of solar power devices has been described. On the basis of the elaborated model of the investigated object, a set of basic elements and a set of diagnostic signals, that are generated by the j-th elements of the functional object, have been determined. Also, there was given a brief description of intelligent diagnostic (DIAG 2) system used for the study. The system (DIAG 2) is a proprietary development of the authors. Diagnostic software in (DIAG 2) system works on the principle of comparison of the set of vectors of diagnostic signals with their standard vectors. By comparing the signals, elementary metrics of vectors disparity of diagnostic signals are determined by the neural network. On the basis of the metrics of differential distance, the system inferences about the diagnosis on the state of elements of a basic object.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2017, 66, 1; 67-79
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Informacja diagnostyczna z obiektu technicznego wykorzystana do tworzenia ekspertowej bazy wiedzy
Information with diagnostic technical object used to create experts’ knowledge base
Autorzy:
Duer, R.
Duer, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209530.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
logiki wielowartościowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
diagnostic reasoning
multivalent logic
artificial intelligence
Opis:
W artykule zaprezentowano problematykę wyznaczania informacji diagnostycznej na potrzeby badania złożonego obiektu technicznego. W tym celu przedstawiono i opisano istotę opracowania modelu funkcjonalno-diagnostycznego na przykładzie urządzeń elektrowni wiatrowej. Na podstawie opracowanego modelu obiektu wyznaczono informację diagnostyczną, która składa się z dwóch elementów: zbioru elementów podstawowych oraz zbioru sygnałów diagnostycznych, które są wypracowane przez wyznaczone j-te elementy w i-tych zespołach funkcjonalnych obiektu. Ważnym aspektem zawartym w tym artykule jest przedstawienie problematyki wyznaczania zbioru wzorcowych sygnałów diagnostycznych. Znajomość zbioru sygnałów diagnostycznych i ich wzorcowych sygnałów jest bazą do wyznaczenia przedziału zmiany wartości sygnałów diagnostycznych, które są podstawą diagnozowania obiektu z wykorzystaniem inteligentnego systemu diagnostycznego (DIAG 2) lub przy użyciu baz wiedzy dla systemów ekspertowych.
The article presents the problem of determining diagnostic information for the purpose of testing a complex technical object. To this end, the essence of the development of the functional-diagnostic model was presented and described on the example of the wind power plant. Based on the developed model of the object, diagnostic information has been determined, which consists of two components: a set of basic elements and a set of diagnostic signals, which are worked out by the designated elements in the functional groups of the object. An important aspect in this paper is the shift in the pro bono definition of a set of diagnostic signals. Knowledge of the set of diagnostic signals and their nominal (master) signals is the basis for determining the range of changes in diagnostic signals that are the basis for the diagnosis of an object using the intelligent diagnostic system (DIAG 2) or using knowledge bases for expert systems.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2017, 66, 2; 91-106
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Examination of informativeness of diagnoses expressed with multiple-valued logic
Badanie informacyjności diagnoz wyrażanych w logikach wielowartościowych
Autorzy:
Duer, S.
Bernatowicz, D.
Wrzesień, P.
Duer, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/210452.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
logiki wielowartościowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
diagnostic inference
multiple-valued logic
artificial intelligence
Opis:
This paper presents the essence of an examination of informativeness in the diagnostic information outputs expressed with multiple-valued logic. The diagnostic test required for the examination was completed on wind turbine equipment. The examination included a constant set of determined diagnostic output values. The DIAG 2 diagnostic system was used for the examination and the diagnostic test. DIAG 2 is a smart diagnostic system capable of any inference k of the set {k = 2, 3, 4}. The examination results were expressed in an Object State Table, separately for each k-valued logic of inference tested.
W artykule zaprezentowano istotę badania informacyjności diagnoz informacji diagnostycznej wyrażonych w logikach wielowartościowych. Badanie diagnostyczne przeprowadzono dla urządzeń elektrowni wiatrowej. W badaniu wykorzystano stały zbiór wyznaczonych wartości sygnałów diagnostycznych. Podstawą prowadzonych badań był wykorzystany system diagnostyczny (DIAG 2). Inteligentny system diagnostyczny (DIAG 2) posiada możliwość wnioskowania w jednej z dowolnej k-tej logiki wnioskowania ze zbioru {k = 2, 3, 4}. Uzyskane wyniki badania wyrażono w postaci „Tablicy stanów obiektu” oddzielnie dla poszczególnych logik wnioskowania.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2018, 67, 2; 169-178
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnosing of a complex technical object in four-valued logic
Diagnozowanie złożonego obiektu technicznego w logice 4-wartościowej
Autorzy:
Duer, S.
Bernatowicz, D.
Wrzesień, P.
Duer, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209260.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
technical diagnostics
diagnostic inference
multiple-valued logic
artificial intelligence
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
logiki wielowartościowe
sztuczna inteligencja
Opis:
This paper presents the essence of an investigation of a complex technical object with the use of four-valued logic. To this end, an intelligent diagnostic system (DIAG 2) is described. A special feature of this system was its capability of inferring k at {k = 4, 3, 2}, in which case the logic {k = 4} is applied. An important part of this work was to present the theoretical foundations describing the essence of inference in the four-valued logic contemplated. It was also pointed out that the basis for classification of states in the multiple-valued logic of the diagnostic system (DIAG 2) was the permissible interval of changes in the values of diagnostic signal features. Four-valued logic testing was applied to a system of wind turbine equipment.
W artykule zaprezentowano istotę badania stanu złożonego obiektu technicznego w logice 4-wartościowej. W tym celu zaprezentowano inteligentny system diagnostyczny (DIAG 2). Cechą szczególną tego systemu jest możliwość wnioskowania w k-tej logice przy {k = 4, 3, 2}, w tym przypadku zastosowano logikę {k = 4}. Ważną częścią tego opracowania jest przedstawienie w nim podstaw teoretycznych opisujących istotę wnioskowania w badanych logikach 4-wartościowych. Wskazano także, że podstawą klasyfikowania stanów w logikach wielowartościowych w systemie diagnostycznym (DIAG 2) jest zinterpretowany dopuszczalny przedział zmian wartości cech sygnałów diagnostycznych. Badaniu stanu w logice 4-wartościowej poddano system urządzeń elektrowni wiatrowej.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2018, 67, 1; 33-42
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnostics of low-capacity solar power station equipment with 2- and 3-valued logic
Diagnostyka urządzeń elektrowni słonecznej małej mocy
Autorzy:
Duer, S.
Wrzesień, P.
Duer, R.
Bernatowicz, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209324.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
logiki wielowartościowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
diagnostic inference
multiple-valued logic
artificial intelligence
Opis:
The paper outlines research issues relating to 2- and 3-valued logic diagnoses developed with the diagnostic system (DIAG 2) for the equipment installed at a low-capacity solar power station. The presentation is facilitated with an overview and technical description of the functional and diagnostic model of the low-power solar power station. A model of the low-power solar power station (the tested facility, a.k.a. the test object) was developed, from which a set of basic elements and a set of diagnostic outputs were determined and developed by the number of functional elements j of j. The work also provides a short description of the smart diagnostic system (DIAG 2) used for the tests shown herein. (DIAG 2) is a proprietary work. The diagnostic program of (DIAG 2) operates by comparing a set of actual diagnostic output vectors to their master vectors. The output of the comparison are elementary divergence metrics of the diagnostic output vectors determined by a neural network. The elementary divergence metrics include differential distance metrics which serve as the inputs for (DIAG 2) to deduct the state (condition) of the basic elements of the tested facility.
W artykule zaprezentowano problematykę badania wypracowanych diagnoz w logice 2- i 3-wartościowej przez system diagnostyczny (DIAG 2) dla urządzeń elektrowni słonecznej. W tym celu przedstawiono i opisano model funkcjonalno-diagnostyczny urządzeń elektrowni słonecznej. Na podstawie opracowanego modelu badanego obiektu wyznaczono zbiór elementów podstawowych oraz zbiór sygnałów diagnostycznych, które są wypracowane przez j-te elementy funkcjonalne obiektu. Przestawiono także krótki opis wykorzystywanego w badaniu inteligentnego systemu diagnostycznego (DIAG 2). System (DIAG 2) jest autorskim opracowaniem. Program diagnostyczny w systemie (DIAG 2) pracuje na zasadzie porównaniu zbioru wektorów sygnałów diagnostycznych z ich wektorami wzorcami. W wyniku porównania sygnałów wyznaczane są przez sieć neuronową elementarne metryki rozbieżności wektorów sygnałów diagnostycznych. Na podstawie metryk odległości różnicowej następuje wnioskowanie systemu co do rozpoznania stanu elementów podstawowych obiektu.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2018, 67, 3; 185-195
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Struktura systemu ekspertowego Wind Power Plant Expert System (WPPES)
Knowledge base for wind farm devices in the computer expert system
Autorzy:
Duer, Radosław
Duer, Stanisław
Drawski, Lech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209362.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
farma wiatrowa
energia odnawialna
diagnostyka techniczna
wnioskowanie diagnostyczne
sztuczna inteligencja
wind farm
renewable energy
technical diagnostics
diagnostic inference
artificial intelligence
Opis:
W artykule pokazano problematykę wyznaczania informacji diagnostycznej na potrzeby badania stanu urządzeń farmy wiatrowej. W tym celu przedstawiono i opisano istotę struktury inteligentnego systemu ekspertowego. Strukturę badanego obiektu pokazano w postaci modelu funkcjonalno-diagnostycznego. Na podstawie opracowanego modelu wyznaczono informację diagnostyczną w postaci zbioru elementów podstawowych oraz zbioru sygnałów diagnostycznych, które w dalszym etapie są wykorzystane w budowie ekspertowej bazy wiedzy. Bazę taką wyznaczają zbiory faktów oraz reguł wnioskujących. Istotną częścią artykułu jest opis struktury systemu ekspertowego oraz zastosowanej w nim ekspertowej bazy wiedzy.
The article presents the issue of determining diagnostic information for the needs of testing the condition of wind farm equipment. To this end, the essence of the structure of an intelligent expert system was presented and described. The structure of the tested object is shown in the form of a functional and diagnostic model. Based on the developed model of the examined object, diagnostic information was determined in the form of a set of basic elements and a set of diagnostic signals, which are later used in the construction of an expert knowledge base. The expert knowledge base is determined by sets of facts and rules applied. An important part of this article is description of the structure of the expert system and the expert knowledge base used in it.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2019, 68, 4; 107-118
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cost-sensitive feature selection
Selekcja cech z uwzględnieniem kosztu ich pozyskania
Autorzy:
Ciupke, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327830.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
selekcja cech
algorytm mrówkowy
uczenie maszynowe
sztuczna inteligencja
diagnostyka techniczna
feature selection
ant algorithm
machine learning
artificial intelligence
technical diagnostics
Opis:
The paper concerns the selection of features in the technical diagnostics domain. The author focused his attention on a wrapper approach. In this approach an application of the ant algorithm as a search engine is proposed. The proposed method of so-called ant wrapper approach is presented. The method takes advantage of cost of features, where the cost is connected with the cost of sensors. The algorithm as a pseudo-code and some results of a verification experiment are shown. The verification was carried out on data derived from an active diagnostic experiment concerning a rotating machine. The obtained results show, that the proposed method could allow to reduce the number of used sensors.
W artykule opisano metodę selekcji cech z zastosowaniem algorytmu mrówkowego. Metoda pozwala także na uwzględnienie kosztu atrybutu, przy czym jego koszt związany jest z kosztem pozyskanie sygnału diagnostycznego. W przypadku gdy sygnał ten jest już wykorzystywany uznaje się, że koszt wyznaczenia danej cechy jest pomijalnie mały. Metodę przedstawiono w postaci pseudo-kodu i zweryfikowano dla danych pochodzących z czynnego eksperymentu diagnostycznego. Uzyskane wyniki pokazują, że istnieje możliwość ograniczenia liczby stosowanych czujników.
Źródło:
Diagnostyka; 2006, 2(38); 45-48
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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