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 "artificial intelligent" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    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:
    Klasyfikator lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, wykorzystujący sieci neuronowe MLP oraz ciągłą transformatę falkową
    Classifier of fault diagnosis in a gear wheel which used MLP neural network and continuous wavelet transform
    Autorzy:
    Czech, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/257799.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    diagnostyka
    przekładnia zębata
    metoda sztucznej inteligencji
    sztuczna sieć neuronowa
    MLP
    diagnostic testing
    toothed gear
    artificial intelligent methods
    PNN
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki prób mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W badaniach wykorzystano sieci neuronowe typu perceptron wielowarstwowy (MLP). 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 budowę deskryptorów lokalnych uszkodzeń zębów kół wykorzystując do tego celu sygnały drganiowe poddane odpowiedniej filtracji oraz przetwarzaniu.
    The paper presents the results of an experimental application of an artificial neural network as a classifier of the degree of the cracking root and the chipping tip of the tooth in a gear wheel. The neural classifier was based on the artificial neural network of an MLP type (Multi-Layer Perceptions). The input data for the classifier was in the form of a matrix composed of statistical measures, obtained from continuous wavelet analysis. In order to create a basis of knowledge, a stand testing was done. The experimental tests were conducted in the system operating as circulating power test rigs. As a result, the method of standard construction for diagnostic systems based on artificial intelligence was also worked out by means of defining the ways of filtrating and analysing of signals and diagnostic measurements. Additionally, the choice of the architecture and algorithm of teaching artificial neural networks used to classify the state of an object was researched.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2007, 4; 61-81
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie algorytmów genetycznych do doboru wejść klasyfikatora uszkodzeń zębów kół przekładni opartego na sieci neuronowej PNN oraz krótkoczasowej transformacie Fouriera
    The use of genetic algorithms in the task of choosing inputs for PNN neural network classifier of faults of gear-tooth which used inputs from STFT analysis
    Autorzy:
    Czech, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/258316.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    diagnostyka
    przekładnia zębata
    sztuczna inteligencja
    sztuczna sieć neuronowa
    algorytm genetyczny
    krótkoczasowa transformata Fouriera
    diagnostic
    toothed gear
    artificial intelligent method
    PNN
    genetic algorithm
    short-time Fourier transform
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki prób mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W badaniach wykorzystywano probabilistyczne sieci neuronowe (PNN). Dodatkowo podjęto próbę wykorzystania algorytmów genetycznych do celów 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 przetwarzaniu z użyciem krótkoczasowej transformaty Fouriera (STFT).
    The present paper presents the results of an experimental application of probabilistic neural network as a classifier of the degree of cracking root of the tooth in a gear wheel. The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from short time Fourier transform. The model of gearbox was used in order to create a base of knowledge. In the experiment genetic algorithms was used to check influence of choosing inputs for neural classifier on diagnostic error.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2007, 3; 51-70
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Inteligentny system monitorowania sieci wodociągowych
    Intelligent monitoring of local water supply system
    Autorzy:
    Wyczółkowski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301876.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    sieci wodociągowe
    diagnostyka
    wyciek
    lokalizacja
    wykrywanie
    sieci neuronowe
    water supply systems
    diagnostics
    leakage detection
    localization
    artificial neural network
    Opis:
    W referacie przedstawiono badania związane z budową systemu monitorowania sieci wodociągowych, sygnalizujących pojawienie się awarii sieci i wspomagającego ich lokalizację. Podstawowym założeniem omawianego systemu było przyjęcie metody wykrywania awarii stosowanej dotychczas w diagnostyce technicznej maszyn i procesów przemysłowych, opartej o modele przybliżone obiektu diagnozowanego. Bazując na niewielkiej liczbie czujników przepływu zainstalowanych na sieci wodociągowej i odpowiednio wytrenowanej sztucznej sieci neuronowej pojawiające się awarie sieci są wykrywane i lokalizowane. Opisany został pierwszy etap prac (lokalizacja czujników pomiarowych, przygotowanie i trenowanie klasyfikatora neuronalnego) oraz uzyskane wyniki.
    In the paper an intelligent monitoring system of local water supply system was described. The author took advantage of methods of artificial intelligence and methods known from model-based process diagnostics to decrease the number of indispensable measuring points. Basing on few flow sensors installed on pipeline network and using neural network as a model of pipeline, appeared leakages are approximately localized. The first stage of system building (choosing of sensor localization, neural network preparing and training) and results obtained to-date were shown.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2008, 1; 33-36
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Inteligentny pojazd mechaniczny jako mechatroniczny obiekt diagnozowania
    Intelligent motor vehicle as a mechatronic object of diagnosis
    Autorzy:
    Niziński, S.
    Wierzbicki, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327898.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    sztuczna inteligencja
    pojazd mechaniczny
    mechatronika
    diagnostyka
    artificial intelligence
    motor vehicle
    mechatronic engineering
    diagnostic
    Opis:
    W pracy zdefiniowano inteligentny pojazd mechaniczny jako system mechatroniczny automatycznej regulacji. Rozpatrzono elementy metodyki diagnostyki takich urządzeń. Przedstawiono koncepcje zintegrowanego informatycznego systemu sterowania, scalającego i koordynującego pracę wszystkich elementów, będącego podstawowym narzędziem inteligentnego pojazdu mechanicznego.
    The paper defines the motor vehicle as a mechatronic system of automatic regulation. Elements of diagnostic methodology for such devices were reviewed. The concept of integrated IT supported control system integrating and coordinating operation of all components and representing the basic tool of an intelligent motor vehicle was presented.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 2(38); 101-108
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Intelligent methods of ANN type in symptom diagnostic of motocar vehicles electrical equipment
    Inteligentne metody typu SSN w symptonowej diagnostyce wyposażenia elektrycznego pojazdów samochodowych
    Autorzy:
    Yastrebov, A.
    Gad, S.
    Słoń, G.
    Łaskawski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328946.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    sztuczna inteligencja
    sieć neuronowa
    diagnostyka
    pojazd
    artificial intelligence
    neural networks
    diagnostic
    vehicle
    Opis:
    In this paper the intelligent computer diagnostic system for specified symptom models is presented. Concluding rules are executed with the help of artificial neural networks (ANN) and fuzzy neural networks (type MLP and TSK). Performed system was used for diagnosing of the vehicle's electrical equipment. Results of the computer simulations presented in the paper, carried out for the simulated and real signals, prove efficiency of the system.
    W artykule przedstawiono inteligentny komputerowy system diagnostyczny dla szczególnych modeli symptomowych. Reguły wnioskujące są realizowane z pomocą sztucznych sieci neuronowych (SSN) oraz sieci neuronowo-rozmytych (typu MLP oraz TSK). Opracowany system został zastosowany do diagnozowania wyposażenia elektrycznego w pojeździe. Wyniki symulacji komputerowych przedstawione w artykule, uzyskane dla sygnałów symulacyjnych oraz zmierzonych, potwierdzają skuteczność systemu.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 1(37); 69-76
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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