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 "Glowacz, A." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Recognition of acoustic signals of induction motor using fft, smofs-10 and ISVM
    Rozpoznawanie sygnałów akustycznich silnika indukcyjnego z zastosowaniem fft, smofs-10 i ISVM
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365918.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    acoustic signal
    induction motor
    feature extraction
    classification
    sygnał akustyczny
    silnik indukcyjny
    ekstrakcja cech
    klasyfikacja
    Opis:
    A correct diagnosis of electrical circuits is very essential in industrial plants. An article deals with a recognition method of early fault detection of induction motor. The described approach is based on patterns recognition. Acoustic signals of specific induction motor are analyzed patterns. Acoustic signals include information about motor state. The analysis of the patterns was conducted for three states of induction motor using Fast Fourier Transform (FFT), shortened method of frequencies selection (SMoFS-10) and Linear Support Vector Machine (LSVM). The results of calculations suggest that the method is efficient and can be also used for diagnostic purposes.
    Prawidłowa diagnostyka obwodów elektrycznych jest bardzo istotna w zakładach przemysłowych. Artykuł zajmuje się metodą rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika indukcyjnego. Opisane podejście jest oparte na rozpoznawaniu wzorców. Sygnały akustyczne określonego silnika indukcyjnego są badanymi wzorcami. Sygnały akustyczne zawierają informację o stanie silnika. Analiza wzorców została przeprowadzona dla trzech stanów silnika indukcyjnego używając FFT, skróconej metody wyboru częstotliwości (SMoFS-10) i liniowej maszyny wektorów wspierających (LSVM). Wyniki obliczeń sugerują, że metoda jest skuteczna i może być również zastosowana dla celów diagnostycznych.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 4; 569-574
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostics of induction motor based on analysis of acoustic signals with the application of eigenvector method and K-Nearest Neighbor classifier
    Diagnostyka silnika indukcyjnego oparta na analizie sygnałów akustycznych z zastosowaniem metody wektora własnego i klasyfikatora K-Najbliższego Sąsiada
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/355094.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    diagnostyka silnika indukcyjnego
    silniki indukcyjne
    sygnały akustyczne
    diagnostics
    recognition
    acoustic signal
    induction motor
    Opis:
    In this paper numerical experiments are proposed to investigate differences between the acoustic signals of induction motors. Four conditions of induction motor were considered. Investigations were carried out with application of eigenvector method and K-Nearest Neighbor classifier with Minkowski distance. Pattern creation process was conducted for 20 samples of sound. Identification process used 96 samples of sound. The obtained results confirm the correctness of the solutions methodology.
    W tym artykule eksperymenty numeryczne są proponowane w celu zbadania różnic między sygnałami akustycznymi silników indukcyjnych. Rozważano cztery stany silnika indukcyjnego. Badania zostały przeprowadzone z zastosowaniem metody wektora własnego i klasyfikatora K-Najbliższego Sąsiada z metryka Minkowskiego. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 20 próbek dźwięku. Proces identyfikacji wykorzystywał 96 próbek dźwięku. Uzyskane efekty potwierdzają poprawność rozwiązań metodycznych.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2012, 57, 2; 403-407
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Recognition of Acoustic Signals of Induction Motors with the Use of MSAF10 and Bayes Classfier
    Autorzy:
    Glowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/353152.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    fault
    induction motor
    diagnostics
    Opis:
    Condition monitoring of deterioration in the metallurgical equipment is essential for faultless operation of the metallurgical processes. These processes use various metallurgical equipment, such as induction motors or industrial furnaces. These devices operate continuously. Correct diagnosis and early detection of incipient faults allow to avoid accidents and help reducing financial loss. This paper deals with monitoring of rotor electrical faults of induction motor. A technique of recognition of acoustic signals of induction motors is presented. Three states of induction motor were analyzed. Studies were carried out for methods of data processing: Method of Selection of Amplitudes of Frequencies (MSAF10) and Bayes classifier. Condition monitoring is helpful to protect induction motors and metallurgical equipment. Further researches will allow to analyze other metallurgical equipment.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2016, 61, 1; 153-158
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostics of Rotor Damages of Three-Phase Induction Motors Using Acoustic Signals and SMOFS-20-EXPANDED
    Autorzy:
    Glowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/177944.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    induction motor
    machine
    acoustic signal
    acoustic emission
    fault diagnostics
    Opis:
    A fault diagnostics system of three-phase induction motors was implemented. The implemented system was based on acoustic signals of three-phase induction motors. A feature extraction step was performed using SMOFS-20-EXPANDED (shortened method of frequencies selection-20-Expanded). A classification step was performed using 3 classifiers: LDA (Linear Discriminant Analysis), NBC (Naive Bayes Classifier), CT (Classification Tree). An analysis was carried out for incipient states of three-phase induction motors measured under laboratory conditions. The author measured and analysed the following states of motors: healthy motor, motor with one faulty rotor bar, motor with two faulty rotor bars, motor with faulty ring of squirrel-cage. Measured and analysed states were caused by natural degradation of parts of the machine. The efficiency of recognition of the analysed states was good. The proposed method of fault diagnostics can find application in protection of three-phase induction motors.
    Źródło:
    Archives of Acoustics; 2016, 41, 3; 507-515
    0137-5075
    Pojawia się w:
    Archives of Acoustics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fault Diagnosis of Three Phase Induction Motor Using Current Signal, MSAF-Ratio15 and Selected Classifiers
    Autorzy:
    Glowacz, A.
    Glowacz, W.
    Glowacz, Z.
    Kozik, J.
    Gutten, M.
    Korenciak, D.
    Khan, Z. F.
    Irfan, M.
    Carletti, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/356557.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    fault
    current
    electrical signals
    induction motor
    diagnostics
    classification
    Opis:
    A degradation of metallurgical equipment is normal process depended on time. Some factors such as: operation process, friction, high temperature can accelerate the degradation process of metallurgical equipment. In this paper the authors analyzed three phase induction motors. These motors are common used in the metallurgy industry, for example in conveyor belt. The diagnostics of such motors is essential. An early detection of faults prevents financial loss and downtimes. The authors proposed a technique of fault diagnosis based on recognition of currents. The authors analyzed 4 states of three phase induction motor: healthy three phase induction motor, three phase induction motor with 1 faulty rotor bar, three phase induction motor with 2 faulty rotor bars, three phase induction motor with faulty ring of squirrel-cage. An analysis was carried out for original method of feature extraction called MSAF-RATIO15 (Method of Selection of Amplitudes of Frequencies – Ratio 15% of maximum of amplitude). A classification of feature vectors was performed by Bayes classifier, Linear Discriminant Analysis (LDA) and Nearest Neighbour classifier. The proposed technique of fault diagnosis can be used for protection of three phase induction motors and other rotating electrical machines. In the near future the authors will analyze other motors and faults. There is also idea to use thermal, acoustic, electrical, vibration signal together.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2017, 62, 4; 2413-2419
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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