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 "network diagnostics" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-14 z 14
    Tytuł:
    Wykorzystanie sieci komunikacyjnych w aspekcie rozwoju systemów diagnostycznych pojazdów mechanicznych
    Application of communication nets in aspect of development of modern systems of car diagnostics
    Autorzy:
    Śmieja, M.
    Piętak, A.
    Imiołek, M.
    Wierzbicki, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/208645.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    sieci wymiany danych
    CAN
    OBD
    diagnostyka
    network area
    diagnostics
    Opis:
    Rozwój konstrukcji pojazdów samochodowych podyktowany wzrastającymi wymaganiami w stosunku do emisji związków toksycznych oraz poprawy bezpieczeństwa oznacza coraz większą złożoność układów odpowiedzialnych za sterowanie i diagnostykę. Przepływ dużych ilości danych pomiędzy poszczególnymi elementami tych systemów wymusza stosowanie sieci o coraz większej przepustowości i niezawodności. Różnorodny charakter przesyłanych informacji wiąże się z koniecznością dostosowania sposobu transmisji do konkretnych zastosowań. Najistotniejsze właściwości wykorzystywanych protokołów sieciowych, takie jak maksymalne szybkości transmisji, sposób jej inicjacji czy stopień determinizmu czasowego, decydują m.in. o ich przydatności dla efektywnej diagnostyki. Przyjęcie międzynarodowych regulacji prawnych obowiązujących producentów pojazdów takich jak OBD II w zakresie bieżącej i okresowej kontroli stanu technicznego pojazdów obejmuje wymagania i standardy dotyczące przesyłania informacji diagnostycznej. Konsekwencją ciągłego rozwoju motoryzacji są również działania w kierunku traktowania samochodu jako elementu większej struktury niezawodnościowej, możliwej do osiągnięcia dzięki coraz dostępniejszym metodom komunikacji między pojazdem a jego otoczeniem.
    The development of modern cars is caused by the ever increasing demand to reduce toxic emission as well as to improve safety. This means that the systems responsible for diagnostics and controlling are becoming more and more complex. The flow of huge amounts of data between particular elements of these systems forces application of nets with greater capacity and increased reliability. Heterogeneous character of carried information is connected with the necessity to fit a type of transmission for a specific use. The most significant features of the used net protocols such as maximum speed, the way of triggering and the degree of time determinism, are the factors which decide about their helpfulness for effective diagnostics. Adoption of international regulations, obligatory for manufactures of cars such as OBDII ones, in the field of current and periodical checks on the technical state of cars, include demands and standards concerning the carrying of diagnostic information. The subsequent effect of such continual developments in motorisation is activity connected with treating a car as an element of a much wider reliability structure. This is possible to achieve thanks to more and more common methods of communication between a car and its environment.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2011, 60, 1; 231-241
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Kontrola przesyłania sygnałów siecią informacyjną pojazdu
    Control signal transmission network vehicle information
    Autorzy:
    Duer, S.
    Zajkowski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/253138.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
    Tematy:
    transmisja sygnałów
    sieć wewnętrzna samochodu
    diagnostyka
    signal transmission
    internal network car
    diagnostics
    Opis:
    W artykule zaprezentowano pomiary i badanie stanu przesyłania sygnałów w sieci wewnętrznej samochodu. Sieć tego typu jest podstawowym środkiem informacyjnym w pojeździe. W magistrali sieci są połączone elementy transmisji oraz czujniki i elementy wykonawcze sterujące urządzeniami w samochodzie. Sprawność sieci informacyjnej jest podstawą w prawidłowym diagnozowaniu usterek w samochodzie przy wykorzystaniu oscyloskopów i innych urządzeń diagnostycznych. W artykule przedstawiono diagnostykę stanu sieci informacyjnej przy wykorzystaniu oscyloskopu.
    This paper presents measurements and examination of the signals on the internal network car. This type of network is the primary means of information on the vehicle. In the bus network are connected by transmission elements and sensors and actuators control devices in the car. The efficiency of the network is the basis of the information in the correct diagnosis of faults in the car using an oscilloscope and other diagnostic equipment. This paper presents the status of the network diagnostic information using an oscilloscope.
    Źródło:
    TTS Technika Transportu Szynowego; 2012, 9; 159-167, CD
    1232-3829
    2543-5728
    Pojawia się w:
    TTS Technika Transportu Szynowego
    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:
    The functioning of e-maintenance services in selected devices of the building industry
    Funkcjonowanie usług typu e-maintenance na przykładzie urządzeń branży budowlanej
    Autorzy:
    Zasadzień, M.
    Szczęśniak, B.
    Midor, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1205785.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    maintenance
    diagnostics
    digging machine
    prevention
    repair
    network
    ICT
    utrzymanie ruchu
    diagnostyka
    koparka
    zapobieganie
    naprawa
    Opis:
    In this article the existing solutions within the scope of e-maintenance services for machines used in the construction industry have been presented. The major factors influencing the quality of e-maintenance services from the point of view of the service recipient, i.e. the user of a machine, have been identified. Owing to the conducted analysis, it was also possible to formulate auxiliary assumptions for creating and modifying a technology for equipment remote diagnosis and monitoring.
    W prezentowanym artykule przedstawiono i porównano istniejące rozwiązania z zakresu usług świadczonych w ramach koncepcji e-maitnenace stosowanych w maszynach wykorzystywanych w przemyśle budowlanym. Zidentyfikowano najważniejsze czynniki wpływające na jakość usług e-maintenance z punktu widzenia odbiorcy usługi, czyli użytkownika maszyny. Dzięki przeprowadzonej analizie, możliwe było także sformułowanie założeń pomocnych przy tworzeniu i modyfikacji technologii zdalnego diagnozowania i monitoringu urządzeń.
    Źródło:
    Management Systems in Production Engineering; 2013, 1 (9); 31-36
    2299-0461
    Pojawia się w:
    Management Systems in Production Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimization of a set of thermovision image features with the use of evolutionary algorithms
    Optymalizacja zbioru cech obrazów termowizyjnych z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych
    Autorzy:
    Fidali, M.
    Urbanek, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329156.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka
    termowizja
    algorytm ewolucyjny
    sztuczna sieć neuronowa
    diagnostics
    infrared thermography
    evolutionary algorithm
    neural network
    Opis:
    Extraction of diagnostic information from the thermovision images is connected with analysis and evaluation of a huge amount of different diagnostic features which could cause problems with efficient assessment of technical state due to informational noise. In the paper, application of an evolutionary algorithm for optimization of a set of diagnostic features has been presented. In the case of assessment of selected optimal features, neural classifier has been used. A set of 259 features has been considered. Classification results have shown that the evolutionary algorithm can be applied in selection of relevant diagnostic features. Efficiency of classifier has come to more than 92%.
    Ocena stanu technicznego maszyn na podstawie obrazów termowizyjnych wymaga ich analizy i wyznaczenia zwykle dużej liczby różnych cech diagnostycznych, które mogą utrudniać efektywną diagnozę ze względu na szum informacyjny. W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do optymalizacji zbioru 259 cech diagnostycznych. Do oceny zoptymalizowanego zbioru cech posłużono się klasyfikatorem neronalnym. Wyniki klasyfikacji potwierdzają przydatność zastosowania algorytmów ewolucyjnych do wyboru cech relewantnych. Sprawność klasyfikacji była większa niż 92%.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2009, 1(49); 7-12
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Concept of diagnostics of energy networks by means of vision system
    Koncepcja diagnostyki sieci energetycznych z zastosowaniem systemów wizyjnych
    Autorzy:
    Wronkowicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329448.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    energy network
    damage
    diagnostics
    vision system
    UAV
    camera
    sieć energetyczna
    uszkodzenie
    diagnostyka
    system wizyjny
    kamera
    Opis:
    In diagnostics of power grids a very important role is played by vision methods. Currently, a relatively new technique is the use of modern, autonomous devices for images acquisition, which are further analysed. The paper presents an overall division of power grids, discussion on the most common damages and effects of failures in these networks. Examples of currently used diagnostic methods of energy networks are presented and examples resulting from a review of modern vision techniques (methods of image acquisition and analysis) are listed. However, it can be noticed that there is still a need of further developing these techniques and striving for automatisaton of the diagnosing process. The paper contains a description of a concept of diagnostic method of energy networks, which includes the application (usage) of an autonomous, unmanned aerial vehicle to obtain the data. Some techniques of artificial intelligence for automated reasoning about the energy networks condition are planned to be applied.
    W diagnostyce sieci energetycznych bardzo dużą rolę ogrywają metody wizyjne. Obecnie, stosunkowo nową techniką jest zastosowanie nowoczesnych, autonomicznych urządzeń do pozyskiwania obrazów sieci w celu ich dalszej analizy. W niniejszym artykule przedstawiono ogólny podział sieci energetycznych, omówiono najczęściej występujące uszkodzenia oraz skutki awarii w tych sieciach. Przedstawiono przykłady obecnie stosowanych metod diagnostyki sieci energetycznych i wymieniono przykłady z przeglądu nowoczesnych technik wizyjnych (sposób akwizycji obrazów i ich analiza). Zauważyć jednak można potrzebę dalszego rozwoju tych technik oraz dążenia do automatyzacji procesu diagnostyki. W artykule opisano koncepcję metody diagnostyki sieci energetycznych zawierającej zastosowanie autonomicznego, bezzałogowego statku latającego do pozyskiwania danych. Planowane jest zastosowanie różnych technik sztucznej inteligencji w celu automatycznego wnioskowania o stanie sieci energetycznych.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2014, 15, 2; 13-18
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie sieci neuronowych w diagnostyce aparatury paliwowej silników o zapłonie samoczynnym
    Application of the neural networks to diagnostics of fuel injection system in diesel engines
    Autorzy:
    Klimkiewicz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289946.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    aparatura paliwowa
    diagnostyka
    sieć neuronowa
    silnik o zapłonie samoczynnym
    diesel engine
    fuel injection system
    diagnostics
    neural network
    Opis:
    W celu wspomagania wykrywania usterek w układach paliwowych silników o zapłonie samoczynnym zbudowano model oparty na wykorzystaniu sieci neuronowej. Zmiennymi wejściowymi są symptomy zaobserwowane przez użytkownika, wskazujące na złą pracę silnika oraz sprawdzenia i pomiary wykonane przez mechanika. Zmienną wyjściową jest usterka. Zgromadzono ponad 1000 przypadków usterek i odpowiadających im symptomów, sprawdzeń i wartości pomiarowych, które zaobserwowano w zakładzie naprawy aparatury paliwowej. Porównano wiele rodzajów sieci. Najlepszą jakość wykazywały sieci probabilistyczne.
    In order to aiding the detection of faults in fuel injection system of diesel engines, a model based on using the neural networks was developed. The symptoms indicating wrong engine action observed by the user as well as the inspections and measurements done by a mechanic, were the input variables. The output variable was fault of fuel injection system. The set of data was collected including above 1000 cases of faults and associated symptoms, inspections and measurements observed in fuel injection service workshop. From among numerous network structures compared, the best usability revealed the probabilistic neural network.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 153-160
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Vibration-based identification of engine valve clearance using a convolutional neural network
    Autorzy:
    Tabaszewski, Maciej
    Szymański, Grzegorz M.
    Nowakowski, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2124718.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    combustion engine
    diagnostics
    vibration
    machine learning
    convolutional network
    silnik spalinowy
    diagnostyka
    drgania
    uczenie maszyny
    splotowa sieć neuronowa
    Opis:
    Contemporary operation-related requirements for combustion engines force the necessity of ongoing assessment of their in operation technical condition (e.g. marine engines). The engine efficiency and durability depend on a variety of parameters. One of them is valve clearance. As has been proven in the paper, the assessment of the valve clearance can be based on vibration signals, which is not a problem in terms of signal measurement and processing and is not invasive into the engine structure. The authors described the experimental research aiming at providing information necessary to develop and validate the proposed method. Active experiments were used with the task of valve clearance and registration of vibrations using a three-axis transducer placed on the engine cylinder head. The tests were carried out during various operating conditions of the engine set by 5 rotational speeds and 5 load conditions. In order to extract the training examples, fragments of the signal related to the closing of individual valves were divided into 11 shorter portions. From each of them, an effective value of the signal was determined. Obtained total 32054 training vectors for each valve related to 4 classes of valve clearance including very sensitive clearance above 0.8 mm associated with high dynamic interactions in cylinder head. In the paper, the authors propose to use a convolutional network CNN to assess the correct engine valve clearance. The obtained results were compared with other methods of machine learning (pattern recognition network, random forest). Finally, using CNN the valve clearance class identification error was less than 1% for the intake valve and less than 3.5% for the exhaust valve. Developed method replaces the existing standard methods based on FFT and STFT combined with regression calculation where approximation error is up to 10%. Such results are more useful for further studies related not only to classification, but also to the prediction of the valve clearance condition in real engine operations.
    Źródło:
    Archives of Transport; 2022, 61, 1; 117--131
    0866-9546
    2300-8830
    Pojawia się w:
    Archives of Transport
    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
    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:
    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:
    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:
    Realizacja wnioskowania diagnostycznego rozpylacza opryskiwacza polowego w czasie rzeczywistym
    Implementation of diagnostic concluding for field spraying machine atomiser in real time
    Autorzy:
    Langman, J.
    Pedryc, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289765.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    diagnostyka
    komputer pokładowy
    sieć neuronowa
    ochrona roślin
    opryskiwacz polowy
    rozpylacz
    diagnostics
    onboard computer
    neural network
    plant protection
    field spraying machine
    atomizer
    Opis:
    Komputery pokładowe stosowane w opryskiwaczach spełniają głównie rolę sterowników odciążając w ten sposób operatora i dokładniej sterują procesem. Informacje dostarczane przez czujniki wykorzystywane są tylko do zmiany parametrów roboczych, ponieważ mikrokomputery nie mają zaimplementowanych procedur diagnostycznych. Rozszerzenie funkcji komputera pokładowego o moduły diagnostyczne wymaga opracowania bardzo wydajnego, a równocześnie prostego w aplikacji systemu diagnostycznego. W pracy przedstawiony został moduł wnioskowania diagnostycznego umożliwiający diagnostykę rozpylaczy opryskiwacza polowego jako osobny moduł jak również może być wykorzystany do rozbudowy istniejących komputerów pokładowych.
    On-board computers employed in spraying machines work mainly as controllers, and thus they relieve machine operators and control the process more precisely. Information delivered by sensors is used only to change working parameters, because microcomputers do not have any implemented diagnostic procedures. Adding diagnostic modules to on-board computer functions requires a diagnostic system to be developed, which would be very efficient and at the same time simple to apply. The work presents diagnostic concluding module allowing to diagnose field spraying machine atomisers that may either work as a separate module or be used to expand existing on-board computers.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 11(109), 11(109); 165-171
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    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
      Wyświetlanie 1-14 z 14

      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