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 "Czech, P." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 21
Tytuł:
Klasyfikator lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, wykorzystujący logikę rozmytą oraz selekcję widmową
Classifier of fault diagnosis in a gear wheel which used fuzzy logic and fast Fourier transform
Autorzy:
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/256160.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
diagnostyka
przekładna zębata
metoda sztucznej inteligencji
logika rozmyta
diagnostics
toothed gears
artificial intelligent methods
fuzzy logic
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki prób mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, zbudowanego w oparciu o logikę rozmytą. Obiekt badań stanowiła przekładnia zębata o zębach prostych, pracująca na stanowisku mocy krążącej FZG. Badaniami objęto przekładnie z kołami bez uszkodzeń oraz z lokalnymi uszkodzeniami zębów w postaci pęknięcia u podstawy zęba i wykruszenia wierzchołka zęba. W artykule zaproponowano sposób budowy systemów diagnozujących lokalne uszkodzenia zębów kół. Do tego celu wykorzystano sygnały drganiowe poddane odpowiedniej filtracji oraz przetwarzaniu.
The present paper presents the results of an experimental application of a fuzzy logic system as a classifier of the degree of cracking root and chipping tip of the tooth in a gear wheel. The input data for the classifier was in the form of a matrix composed of statistical measures, obtained from fast Fourier transform analysis. In order to create a foundation for knowledge, a stand testing was done. The experimental tests were conducted in the system operating as circulating power test rigs. As the result, the method of standard construction for diagnostic systems based on fuzzy logic was also worked out by means of defining the ways of filtrating and analysing of signals. Additionally, the procedure of building the fuzzy logic system used to classify the state of an object was researched.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2008, 1; 55-73
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnostyka lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni przy użyciu szybkiej transformaty Fouriera i logiki rozmytej
The diagnostic of tooth gears failures by using fast Fourier transform and fuzzy logic
Autorzy:
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328370.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka
przekładnia zębata
logika rozmyta
szybka transformata Fouriera
diagnostics
gearboxes
fuzzy logic
fast Fourier transform
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki prób mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, zbudowanego w oparciu o logikę rozmytą. Obiekt badań stanowiła przekładnia zębata o zębach prostych, pracująca na stanowisku mocy krążącej FZG. Badaniami objęto przekładnie z kołami bez uszkodzeń oraz z lokalnymi uszkodzeniami zębów w postaci pęknięcia u podstawy zęba oraz wykruszenia wierzchołka zęba. Zaproponowano również sposób budowy systemów diagnozujących lokalne uszkodzenia zębów kół. Do tego celu wykorzystano sygnały drganiowe poddane odpowiedniej filtracji oraz przetwarzaniu.
This article presents the tests results showing the construction of the local damages classifier of the transmission gear teeth, built on the basis of the fuzzy logic. The tested object was the transmission gear with straight teeth, working on the circulating power FZG stand. The tests included the gears with the undamaged teeth and with the locally damaged teeth in the form of the crack root and the chip tip of the tooth. The construction of the systems diagnosing the local damages of the teeth was also proposed. To achieve this aim, the vibration signals which had undergone proper filtration and processing were used.
Źródło:
Diagnostyka; 2008, 1(45); 43-52
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Koncepcja wykorzystania sygnałów wibroakustycznych i sieci neuronowych do diagnozowania uszkodzeń elementów silników spalinowych samochodów
Conception of use vibroacoustic signals and neural networks for diagnosing of chosen elements of internal combustion engines in car vehicles
Autorzy:
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/196196.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
diagnostyka
sygnały WA
sieci neuronowe
silniki spalinowe
diagnostics
vibroacoustic signals
neural networks
combustion engines
Opis:
Obecnie stosowane systemy diagnostyki nie zawsze są skuteczne oraz nie dają jednoznacznych wyników pozwalających ocenić stan techniczny silnika oraz wykryć jego ewentualne uszkodzenia możliwie na wczesnych etapach. Rosnące wymagania dotyczące trwałości, niezawodności, minimalizacji kosztów i niekorzystnego oddziaływania na środowisko naturalne powodują konieczność pozyskiwania informacji o stanie technicznym poszczególnych elementów pojazdów podczas ich eksploatacji. Jedną z możliwości pozyskiwania informacji o stanie technicznym są zjawiska wibroakustyczne. Symptomy uszkodzeń, uzyskane w wyniku zaawansowanych metod przetwarzania sygnałów wibro-akustycznych, mogą stanowić wzorce wykorzystywane w trakcie budowy inteligentnego systemu diagnostycznego opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do celów diagnozowania silników spalinowych samochodów.
Currently used diagnostics systems are not always efficient and do not give straightforward results which allow for the assessment of the technological condition of the engine or for the identification of the possible damages in their early stages of development. Growing requirements concerning durability, reliability, reduction of costs to minimum and decrease of negative influence on the natural environment are the reasons why there is a need to acquire information about the technological condition of each of the elements of a vehicle during its exploitation. One of the possibilities to achieve information about technological condition of a vehicle are vibroacoustic phenomena. Symptoms of defects, achieved as a result of advanced methods of vibroacoustic signals processing can serve as models which can be used during construction of intelligent diagnostic system based on artificial neural networks. The work presents conception of use artificial neural networks in the task of combustion engines diagnosis.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2014, 82; 51-58
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie algorytmów genetycznych oraz analizy PCA do doboru wejść klasyfikatorów uszkodzeń kół zębatych opartych na sieciach neuronowych z radialnym jądrem
Application of genetic algorithm and principal component analysis for choosing inputs for classifiers of tooth gear faults which used neural networks with radial nucleus
Autorzy:
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/196879.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
diagnostyka
drgania
sieci neuronowe
przekładnie zębate
diagnostics
vibrations
neural networks
gearboxes
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki eksperymentów mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W badaniach wykorzystywano sieci neuronowe z radialnym jądrem. Dodatkowo podjęto próbę wykorzystania algorytmów genetycznych oraz analizy PCA w celu wyboru wejść klasyfikatora neuronowego. Badania oparto na sygnałach drganiowych otrzymanych z modelu dynamicznego przekładni pracującej w układzie napędowym. W artykule zaproponowano sposób budowy deskryptorów lokalnych uszkodzeń zębów kół, wykorzystując do tego celu sygnały drganiowe poddane odpowiedniej filtracji oraz selekcji widmowej.
The paper presents the results of an experimental application of neural network as a classifier of tooth gear faults. The neural classifiers were based on the artificial neural networks with radial nucleus. In the experiment genetic algorithm and principal component analysis were used to check influence of choosing inputs for neural classifier on diagnostic error. The model of gearbox was used in order to create a base of knowledge. The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from vibration signals after filtration and selection of spectrum range.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2014, 83; 51-57
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie probabilistycznych sieci neuronowych i sygnałów drganiowych do diagnozowania uszkodzeń wtryskiwaczy silnika ZS
Application of probabilistic neural network and vibration signals for diesel car engine fuel injectors damage
Autorzy:
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/197906.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
diagnostyka
drgania
probabilistyczna sieć neuronowa
silnik spalinowy
silnik ZS
pojazd samochodowy
diagnostics
vibrations
probabilistic neural network
diesel engine
automotive vehicle
Opis:
W przeprowadzonych badaniach podjęto próbę określenia występującego uszkodzenia wtryskiwaczy w silniku spalinowym samochodu. Za obiekt badań posłużył samochód Ford Mondeo, napędzany silnikiem ZS o pojemności 2,0 [dm3]. Do diagnozowania uszkodzenia wykorzystano sygnały drganiowe, generowane przez silnik – wstępnie przetworzone przy wykorzystaniu dyskretnej transformaty falkowej, oraz probabilistyczne sieci neuronowe. W artykule zaproponowano wykorzystanie analizy DWT oraz energii lub entropii, będących podstawą systemu diagnozującego.
Conducted tests attempted to determine the occurring damage of fuel injectors in car combustion engine. Test object was Ford Mondeo car powered by diesel engine with capacity of 2.0 [dm3]. In order to diagnose the damage the vibration signals generated by the engine were used – initially processed with the use of discrete wavelet transform and probabilistic neural networks. In this article is proposed using DWT analysis and energy or entropy which are a base for diagnostic system.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2013, 81; 25-30
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Entropia dyskretnej transformaty falkowej i radialne sieci neuronowe jako narzędzia diagnostyki nieszczelności zaworu wylotowego w silniku ZS
Entropy of discrete wavelet transform and radial neural networks as a diagnosis tool of diesel engine exhaust valve fault
Autorzy:
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/198343.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
transformata falkowa
sieć neuronowa
diagnostyka
zawór wydechowy
silnik z zapłonem samoczynnym
wavelet transform
neural network
diagnostics
exhaust valve
compression-ignition engine
Opis:
W przypadku diagnozowania silnika spalinowego metodami drganiowymi nie można zapominać o występowaniu wielu źródeł drgań, co jest przyczyna wzajemnego zakłócania symptomów uszkodzeń. Ze względu na konieczność analizy sygnałów niestacjonarnych i impulsowych w niniejszym artykule wykorzystano dyskretna transformatę falkową (DWT). Na podstawie sygnałów zdekomponowanych za jej pomocą wyznaczono wartość entropii, która stanowiła podstawę do budowy wzorców stanów pracy silnika, przeznaczonych do uczenia sieci neuronowych. Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wykorzystania radialnych sztucznych sieci neuronowych do oceny nieszczelności zaworu wylotowego w silniku ZS.
In case of diagnosing combustion engines by vibration methods, the presence of numerous sources of vibration cannot be neglected, which are the reason for reciprocal interference of symptoms of fault. Owing to the necessity of analyzing non-stationary and impulse signals, a discrete wavelet transform (DWT) has been applied in this study. Based on the signals' decomposition performed by means of the transform, the value of entropy was determined, which served as a basis in the construction of the states of engine operation intended for teaching neural networks. As results from the research, there is a possibility of using radial neural networks to assess the diesel engine exhaust valve fault.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2011, 73; 15-20
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Attempt to utilise histogram of vibration cepstrum of engine body for setting up the clearance model of the piston-cylinder assembly for PNN neural classifier
Autorzy:
Madej, H.
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/243660.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:
diagnostics
combustion engines
artificial neural networks
vibration
Opis:
The paper presents an attempt to evaluate the wear of piston-cylinder assembly with the aid of vibration signal recorded on spark ignition (SI) engine body. The subject of the study was a four-cylinder combustion engine 1.2 dm3. Diagnosing combustion engines with vibration methods is specifically difficult due to the presence of multiple sources of vibration interfering with the symptoms of damages. Diagnosing engines with vibroacustic methods is difficult also due to the necessity to analyse non-stationary and transient signals [5]. Various methods for selection of usable signal are utilised in the diagnosing process. Changes of the engine technical condition resulting from early stages of wear are difficult to detect for the effect of mechanical defect masking by adaptive engine control systems [3]. According to the studies carried out, it is possible to utilise artificial neural networks for the evaluation of the clearance in piston-cylinder assembly. It was proven that it is possible to set up a properly operating neural classifier able to identify the degree of wear in the piston-cylinder assembly, based on the signal of vibration acceleration in the engine body. Faultless classification was successfully obtained with the use of probabilistic neural network with properly selected value of y coefficient. At the same time, based on the experiments carried out, the crucial role was confirmed for the selection of proper method for pre-treatment of data intended for neural network teaching.
Źródło:
Journal of KONES; 2008, 15, 3; 305-311
1231-4005
2354-0133
Pojawia się w:
Journal of KONES
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie analizy WPT i sieci neuronowych PNN w diagnozowaniu zakłóceń w dopływie paliwa do cylindrów
The application of a wavelet packet transform and PNN neural network for disturbances in the fuel inflow SI engine detection
Autorzy:
Czech, P.
Madej, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/256599.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
diagnostyka
silnik spalinowy
analiza falkowa (WPT)
sieć neuronowa PNN
diagnostics
SI engine
wavelet packet transform
WPT
PNN neural network
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badań diagnostycznych silnika spalinowego przy zastosowaniu pakietu analizy falkowej (WPT) i probabilistycznej sieci neuronowej. Obiektem badań był czterocylindrowy silnik spalinowy z zapłonem iskrowym. Głównym celem badań było określenie wpływu symulowanego braku dopływu paliwa do poszczególnych cylindrów na sygnał przyspieszeń drgań kadłuba silnika. Zarejestrowane sygnały przyspieszeń drgań zostały poddane analizie za pomocą WPT w celu określenia entropii sygnału na poszczególnych poziomach dekompozycji. Określona wartość entropii stanowiła podstawę do budowy wzorców stanów pracy silnika przeznaczonych do uczenia sieci neuronowych. Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wykorzystania analizy WPT i probabilistycznych sztucznych sieci neuronowych do diagnozowania uszkodzeń silników spalinowych.
An investigation of a fault diagnostic technique for internal combustion engine using wavelet packet transform (WPT) and probabilistic neural network is presented in this paper. The object of research was a four-cylinder spark ignition engine. The main purpose of the research was to determine the effect of the lack of fuel inflow to an individual cylinder of the engine block vibration signal. The vibration signals are decomposed by WPT to obtain the approximated and detailed coefficient and to calculate wavelet packet node entropy. The value of entropy was used as a basis in the construction of the states of engine operation intended for teaching probabilistic neural network. The experimental results indicated that the proposed system using the engine block vibration signal is effective and can be used for fault detection of an IC engine.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2009, 1; 17-26
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnosing of car engine fuel injectors damage using DWT analysis and PNN neural networks
Diagnozowanie uszkodzeń wtryskiwaczy w silnikach spalinowych pojazdów przy użyciu analizy DWT i sieci neuronowych PNN
Autorzy:
Czech, P.
Bąkowski, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/961458.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
internal combustion engine
artificial neural network
diagnostics
silnik spalinowy
sztuczna sieć neuronowa
diagnostyka
Opis:
In many research centers all over the world nowadays works are being carried out aimed at compiling method for diagnosis machines technical condition. Special meaning have non-invasive methods including methods using vibroacoustic phenomena. In this article is proposed using DWT analysis and energy or entropy, which are a base for diagnostic system of fuel injectors damage in car combustion engine. There were conducted researches aimed at building of diagnostic system using PNN neural networks.
W wielu ośrodkach naukowych na całym świecie trwają obecnie prace mające na celu opracowanie metod diagnozowania stanu technicznego maszyn. Szczególnego znaczenia nabierają metody nieinwazyjne, do których należą metody wykorzystujące zjawiska wibroakustyczne. W artykule zaproponowano wykorzystanie analizy DWT oraz energii lub entropii będących podstawą systemu diagnozującego występującą niesprawność wtryskiwaczy w silniku spalinowym samochodu. Przeprowadzono badania mające na celu budowę systemu diagnostycznego wykorzystującego sieci neuronowe typu PNN.
Źródło:
Transport Problems; 2013, 8, 3; 85-91
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnostics of clearance in the piston-cylinder assembly using Hoelder coefficients
Diagnozowanie luzu w układzie tłok-cylinder z wykorzystaniem współczynników Hoeldera
Autorzy:
Madej, H.
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328870.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka
silnik spalinowy
ciągła transformata falkowa
diagnostics
IC engine
continuous wavelet transform (CWT)
Opis:
The paper gives an overview of the results of the attempt to utilise Hoelder coefficients for the detection of clearance in piston-cylinder assembly of a combustion engine with spark ignition. Condition of the engine tested was evaluated based on the accelerations of vibrations recorded on the engine body. The vibration acceleration signals were analysed with the aid of continuous wavelet transform (CWT). Properly processed results of the wavelet analysis allowed modified Hoelder coefficient values to be obtained. According to the study, the coefficients obtained can be useful in evaluating the condition of a combustion engine.
W opracowaniu przedstawiono wyniki próby zastosowania współczynników Hoeldera do wykrywania luzów w układzie tłok-cylinder silnika spalinowego z zapłonem iskrowym. Ocenę stanu diagnozowanego silnika prowadzono na podstawie przyspieszeń drgań zarejestrowanych na korpusie silnika. Sygnały przyspieszeń drgań analizowano za pomocą ciągłej transformaty falkowej (CWT). Odpowiednio przetworzone wyniki analizy falkowej umożliwiły uzyskanie zmodyfikowanych współczynników Hoeldera. Z badań wynika, że uzyskane współczynniki mogą być przydatne w rozpoznawaniu stanów silnika spalinowego.
Źródło:
Diagnostyka; 2009, 1(49); 73-78
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
IC engine valve fault detection using energy distribution of different resolution levels of dwt as a input data to PNN classifier
Autorzy:
Madej, H.
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/245388.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:
diagnostics
combustion engines
artificial neural networks
vibration
Opis:
This article presents the attempt to detect the valve faults in the engine by using the vibroacoustic signal registered on the si engine block. the object of the research was 4-cylinder 4-stroke with eight valves 1.3 l SI engine. the vibration energy casedby combustion process depends on the average rotation speed and the crankshaft position. Mechanical faults which are having an impact on combustion pressure and misfire cause temporary changes of the rotational speed and instantaneous energy spectral density. Form the research analyzed it shows that there is apossibility of using artificial neural networks to assess the condition of the valves in the combustion engines. As part of the study, the descriptors calculated on the basis of the vibration acceleration signal registered on the engine block were proposed to serve as the source of information on the engine condition. The results have corroborated effectiveness of using the signal approximation and detail energy, acquired from the discrete wavelet decomposition, as the base for building models of engine operation. the use of a probabilistic neural network with a correctly selected value of coefficient gamma enables obtaining a faultless classification.
Źródło:
Journal of KONES; 2009, 16, 4; 307-313
1231-4005
2354-0133
Pojawia się w:
Journal of KONES
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of genetic algorithms in the task of choosing inputs for probabilistic neural network classifier of faults of gear-tooth
Autorzy:
Czech, P.
Mikulski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/393327.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Stowarzyszenie Telematyki Transportu
Tematy:
gearbox
diagnostics
neural networks
Wigner-Ville transform
genetic algorithm
skrzynia biegów
diagnostyka
sieci neuronowe
transformata Wignera-Ville'a
algorytm genetyczny
Opis:
In this article are presented results of trials of building an application based on probabilistic neural network, used to diagnose damages to the gear wheel teeth in the form of cracks at the base of the tooth. To determine the proper network learning process is necessary to get from the tested object numerous set of input data. Conducted researches are based on data obtained from the identified model of gear working in the drive system, which made it possible to acquire the necessary amount of data. In experiments was tested the usefulness of different sets of descriptors of teeth damages, constructed on the basis of vibratory signals, processed using the Wigner-Ville transform. Often the problem, which makes the proper learning of the neural classifiers impossible is the size of the network structure. Therefore, in further studies was examined the usefulness of genetic algorithms which task is selecting an input data for the artificial neural networks of PNN type.
Źródło:
Archives of Transport System Telematics; 2015, 8, 3; 15-19
1899-8208
Pojawia się w:
Archives of Transport System Telematics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie dyskretnej transformaty falkowej i probabilistycznych sieci neuronowych w diagnostyce silników spalinowych
Discrete wavelet transform and probabilistic neural network in ic engine fault diagnosis
Autorzy:
Madej, H.
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300909.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
diagnostyka
silniki spalinowe
sieci neuronowe
diagnostics
combustion engines
artificial neural networks
Opis:
W artykule przedstawiono próbę oceny stanu pracy silnika w warunkach symulowanego braku dopływu paliwa do poszczególnych cylindrów oraz próbę wykrywania uszkodzeń zaworów silnika spalinowego za pomocą sygnału drgań rejestrowanego na kadłubie silnika. Obiektem badań był czterocylindrowy silnik spalinowy. W badaniach za źródło informacji o stanie silnika przyjęto sygnały przyspieszeń drgań rejestrowane na kadłubie silnika ZI. W przypadku diagnozowania silnika spalinowego metodami drganiowymi nie można zapominać o występowaniu wielu źródeł drgań, co jest przyczyną wzajemnego zakłócania symptomów uszkodzeń. Ze względu na konieczność analizy sygnałów niestacjonarnych i impulsowych w niniejszej pracy wykorzystano dyskretną transformatę falkową (DWT). Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wykorzystania probabilistycznych sztucznych sieci neuronowych do oceny procesu dopływu paliwa do cylindrów oraz stanu zaworów w silnikach spalinowych.
The article presents an attempt of evaluating the state of engine operation under simulated shortage of fuel in? ow to individual cylinders and the attempt to detect the valve faults in the engine by using the vibroacoustic signal registered on the engine block. The object of research was a four-cylinder combustion engine. The vibration acceleration signals registered on the engine block ZI were assumed the source of information on the engine condition. In case of diagnosing combustion engines by vibration methods, the presence of numerous sources of vibration cannot be neglected, which are the reason for reciprocal interference of symptoms of fault. Owing to the necessity of analyzing non-stationary and impulse signals, a discrete wavelet transform (DWT) has been applied in this study. As results from the research, there is a possibility of using probabilistic artificial neural networks to assess the process of fuel inflow to cylinders and the condition of the valves in the combustion engines.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2010, 4; 47-54
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of cepstrum and spectrum histograms of vibration engine body for setting up the clearance model of the piston-cylinder assembly for RBF neural classifier
Wykorzystanie histogramów widma i cepstrum drgań korpusu silnika do budowy wzorców luzu w układzie tłok-cylinder dla klasyfikatora neuronowego RBF
Autorzy:
Czech, P.
Madej, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1366311.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
diagnostyka
silniki spalinowe
sieci neuronowe
diagnostics
combustion engines
artificial neural networks
Opis:
W artykule przedstawiono próbę oceny zużycia złożenia tłok-cylinder za pomocą sygnału drgań rejestrowanego na kadłubie silnika ZI. Obiektem badań był czterocylindrowy silnik spalinowy o pojemności 1,1 dm3. Diagnozowanie silnika spalinowego metodami drganiowymi jest szczególnie utrudniona ze względu na występowanie wielu źródeł drgań, co jest przyczyną wzajemnego zakłócania symptomów uszkodzeń. Diagnozowanie uszkodzeń silników metodami wibroakustycznymi jest trudne także ze względu na konieczność analizy sygnałów niestacjonarnych i impulsowych. W procesie diagnozowania stosuje się różne sposoby selekcji sygnału użytecznego. Zmiany stanu technicznego silnika wywołane wczesnymi fazami jego zużycia są trudne do wykrycia ze względu na maskowania usterek mechanicznych przez adaptacyjne układy sterowania silnika. Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do oceny luzu w układzie tłok-cylinder.
The paper presents an attempt to evaluate the wear of piston-cylinder assembly with the aid of vibration signal recorded on spark ignition (SI) engine body. The subject of the study was a four-cylinder combustion engine 1.1 dm3. Diagnosing combustion engines with vibration methods is specifically difficult due to the presence of multiple sources of vibration interfering with the symptoms of damages. Diagnosing engines with vibro-accoustic methods is difficult also due to the necessity to analyse non-stationary and transient signals. Various methods for selection of usable signal are utilised in the diagnosing process. Changes of the engine technical condition resulting from early stages of wear are difficult to detect for the effect of mechanical defect masking by adaptive engine control systems. According to the studies carried out, it is possible to utilise artificial neural networks for the evaluation of the clearance in piston-cylinder assembly.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2011, 4; 15-20
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja rodzaju i stopnia uszkodzenia zębów kół przekładni oparta na ciągłej transformacie falkowej i sieci neuronowej typu MLP - koncepcja wykorzystania danych z modelu i rzeczywistej przekładni
Classification of kinds and degee of tooth gear fail by using continuous wavelet transform and MLP neural network - conception of using dates from the model and real gearbox
Autorzy:
Czech, P.
Łazarz, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328338.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka
przekładnia zębata
sztuczna sieć neuronowa
ciągła transformata falkowa
diagnostics
gear fault
neural network
continuous wavelet transform (CWT)
Opis:
W opracowaniu przedstawiono wyniki próby zastosowania sztucznej sieci neuronowej jako klasyfikatora rodzaju i stopnia uszkodzenia zębów kół w przekładni. Klasyfikator neuronowy oparto na sztucznej sieci neuronowej typu MLP. Dane wejściowe do klasyfikatora stanowiła macierz złożona z miar statystycznych otrzymanych z ciągłej analizy falkowej. Zidentyfikowany model przekładni zębatej pracującej w układzie napędowym oraz stanowisko mocy krążącej FZG posłużyły do generacji zbiorów uczących i testujących zastosowanych w eksperymencie.
The work presents results of an experiment that employs the artificial neuronal network in the task of identification of kinds and degree of tooth failure. Neural Networks were based on the Multi Layer Perceptrons. Statistical measures that describe the emergence and degree of tooth gear diagnostic served as input data for the artificial neural networks. The measures employed in the experiment were obtained from signals through the continuous wavelet transform. In the experiment the dynamic model of gearbox and power circulating gear testing machine was used as generator of data.
Źródło:
Diagnostyka; 2007, 2(42); 75-82
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 21

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