Informacja

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

Wyszukujesz frazę "sensors networks" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Correction of gas sensor dynamic errors by means of neural networks
Autorzy:
Roj, J.
Urzędniczok, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114150.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
gas sensors
artificial neural networks
dynamic correction
Opis:
The paper presents a method based on artificial neural network (ANN) technique applied for correction of dynamic error of gas concentration measuring transducer. Its response time is about 8 minutes. The results obtained in the research of this transducer were used for learning and testing ANN, which were implemented in the dynamic correction task. The described method allowed for significant reduction of the transducer’s response time – the output signal was practically fixed after a time equal to one sampling period of output signal provided that the stimulus is a step function. In addition, the use of ANN allows reducing the impact of the transducer dynamic non-linearity on the correction effectiveness.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 12; 538-541
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Enhancement of Drilling Safety and Quality Using Online Sensors and Artificial Neural Networks
Autorzy:
Liu, T.- I.
Kumagai, A.
Lee, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/90529.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Centralny Instytut Ochrony Pracy
Tematy:
drilling safety
online sensors
artificial neural networks
bezpieczeństwo pracy
ocena ryzyka zawodowego
wiertnictwo
sieci neuronowe
Opis:
Cutting force sensors and neural networks have been used for the occupational safety of the drilling process. The drill conditions have been online classified into 3 categories: safe, caution, and danger. This approach can change the drill just before its failure. The inputs to neural networks include drill size, feed rate, spindle speed, and features that were extracted from drilling force measure-ments. The outputs indicate the safety states. This detection system can reach a success rate of over 95%. Furthermore, the one misclassification during online tests was a one-step ahead pre-alarm that is acceptable from the safety and quality viewpoint. The developed online detection system is very robust and can be used in very complex manufacturing environments.
Źródło:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics; 2003, 9, 1; 37-56
1080-3548
Pojawia się w:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics
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