Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Monitoring uszkodzeń" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Fault diagnosis of high-speed rotating machines using MATLAB
Autorzy:
Joshi, Mahesh B.
Pujari, Kamlesh S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2203637.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
fault diagnosis
condition monitoring
MATLAB
diagnostyka uszkodzeń
monitorowanie stanu
Opis:
Industrial high-speed rotating machines entail constant and consistent monitoring to prevent downtime, affecting quantity and quality. Complex machines need advanced intelligent fault diagnosis showing minimal errors. This work offers a MATLAB-based fault diagnosis for sugar industry machines. The vibration behavior of physical industrial machines is obtained, and the signals are provided to a MATLAB program to identify the fault. The information helps to suggest remedies to include in the maintenance schedule. The ease and comprehensible nature of the method reduce time and enhance the reliability of condition monitoring for industrial machines.
Źródło:
Diagnostyka; 2023, 24, 2; art. no. 2023208
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Health and usage monitoring of aerospace structures
Eksploatacja i detekcja uszkodzeń konstrukcji lotniczych
Autorzy:
Staszewski, W. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327462.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
konstrukcje lotnicze
detekcja uszkodzeń
monitorowanie stanu
inteligentne czujniki
aerospace structures
damage monitoring
condition monitoring
smart sensor technologies
Opis:
Aircraft maintenance involves usage and/or damage detection of structures. Usage is asso-ci-ated with measuring load sequences and a typical application example is Operational Loads Monitoring (OLM) whereby either flight parameters or direct structural strain measurements in aircraft are used to quantify the fatigue life of the structure. Current damage monitoring involves traditional non-destructive techniques such as Eddy Current or Ultrasonics. The paper gives a brief overview of currently used and emerging technologies in maintenance of aerospace structures. Re-cent developments in this area, related to damage detection techniques based on integrated smart sensor technologies, are also discussed. These techniques are associated with a new design phi-losophy leading to multifunctional and adaptable structures.
Eksploatacja samolotów związana jest z monitorowaniem stanu zużycia oraz detekcją uszko-dzeń konstrukcji. Monitorowanie stanu zużycia samolotu sprowadza się do analizy obciążeń kon-strukcji oraz do szacowania i prognozy wytrzymałości zmęczeniowej. Metoda pośrednia oparta jest na parametrach lotu, podczas gdy metoda bezpośrednia wykorzystuje pomiary odkształceń konstrukcji. Tradycyjne metody detekcji uszkodzeń konstrukcji lotniczych wykorzystują badania nieniszczące oparte na indukcji magnetycznej oraz ultradźwiękach. Praca przedstawia w skrócie tradycyjne oraz nowe metody detekcji uszkodzeń wykorzystywane w eksploatacji samolotów. Nowe metody, oparte na inteligentnych czujnikach pomiarowych zintegrowanych z samolotem, związane są z nową koncepcją projektowania wielofunkcyjnych i adaptacyjnych konstrukcji.
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 105-112
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic method for spectral pattern association with characteristic frequencies
Metoda automatycznego łączenia schematów spektralnych z charakterystycznymi częstotliwościami
Autorzy:
Firla, M.
Gerber, T.
Bellemain, P.
Martin, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328595.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
condition monitoring
characteristic fault frequencies
wind shaft turbine
diagnosis
monitorowanie stanu
częstotliwości charakterystyczne uszkodzeń
diagnostyka
wał
turbina wiatrowa
Opis:
This paper proposes an advanced signal-processing technique to improve the condition monitoring of rotating machinery. The proposed method employs the results of a blind spectrum interpretation including harmonic and sideband series detection. The contribution of this paper is an algorithm for automatic association of harmonic and sideband series with the characteristic fault frequencies listed in the kinematic configuration of the monitored system. The proposed algorithm is efficient in inspection of real-world signals, which contain a vast number of detected spectral components. The proposed approach has the advantage of taking into account a possible slip of the rolling-element bearings. The performance of the proposed algorithm is illustrated on real-world data by investigating a shaft problem of an industrial wind turbine high-speed shaft.
W artykule zaproponowano zaawansowaną technikę przetwarzania sygnałów w celu poprawy monitorowania stanu maszyn wirujących. Przedstawiona metoda wykorzystuje wyniki ślepej interpretacji widma sygnału, m. in. detekcję serii harmonicznych i wstęg bocznych. Wkład zaprezentowany w tym artykule to algorytm do automatycznego łączenia serii harmonicznych oraz wstęg bocznych z charakterystycznymi częstotliwościami dostępnymi na podstawie konfiguracji kinematycznej monitorowanej maszyny. Zaproponowany algorytm jest skuteczny w badaniu sygnałów rzeczywistych, które zawierają dużą liczbę wykrytych elementów widmowych. Zaletą zaproponowanej metody jest uwzględnianie możliwego poślizgu łożyska tocznego. Działanie zaproponowanego algorytmu zostało zilustrowane na przykładzie rzeczywistych danych, który pokazuje problem wału wysokoobrotowego przemysłowej turbiny wiatrowej.
Źródło:
Diagnostyka; 2015, 16, 4; 77-84
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wind turbine generator slip ring damage detection through temperature data analysis
Autorzy:
Astolfi, Davide
Castellani, Francesco
Natili, Francesco
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329616.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
wind energy
wind turbines
fault diagnosis
condition monitoring
principal components regression
energetyka wiatrowa
turbina wiatrowa
diagnostyka uszkodzeń
monitorowanie stanu
Opis:
The use of condition monitoring techniques in wind energy has been recently growing and the average unavailability time of an operating wind turbine in an industrial wind farm is estimated to be less than the 3%. The most powerful approach for gearbox condition monitoring is vibration analysis, but it should be noticed as well that the collected data are complex to analyse and interpret and that the measurement equipment is costly. For these reasons, several wind turbine subcomponents are monitored through temperature sensors. It is therefore valuable developing analysis techniques for this kind of data, with the aim of detecting incoming faults as early as possible. On these grounds, the present work is devoted to a test case study of wind turbine generator slip ring damage detection. A principal component regression is adopted, targeting the temperature collected at the slip ring. Using also the data collected at the nearby wind turbines in the farm, it is possible to identify the incoming fault approximately one day before it occurs.
Źródło:
Diagnostyka; 2019, 20, 3; 3-9
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Condition monitoring of wind turbines based on cointegration analysis of gearbox and generator temperature data
Diagnostyka turbiny wiatrowej w oparciu o analizę kointegracji sygnałów temperatury z przekładni oraz generatora
Autorzy:
Dao, P. B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329322.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
wind turbine
varying environmental conditions
operational conditions
condition monitoring
fault detection
cointegration
SCADA system
turbina wiatrowa
zmienne warunki środowiskowe
zmienne warunki eksploatacyjne
monitorowanie stanu
wykrywanie uszkodzeń
kointegracja
system SCADA
Opis:
This paper presents a cointegration-based method for condition monitoring of wind turbines. Analysis of cointegration residuals - obtained from cointegration process of wind turbine data - is used for operational condition monitoring and fault detection. The method has been employed for on-line condition monitoring of a wind turbine drivetrain with a nominal power of 2 MW under varying environmental and operational conditions using only the temperature data of gearbox bearing and generator winding, which were collected by the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system. The results show that the proposed method can effectively monitor the wind turbine and reliably detect the gearbox fault.
Artykuł przedstawia metodę kointegracji sygnałów do monitorowania stanu turbiny wiatrowej. Analiza wektorów resztkowych kointegracji wykorzystana została do monitorowania stanu turbiny wiatrowej o mocy nominalnej 2 MW. Diagnostykę turbiny wiatrowej przeprowadzono dla zmiennych warunków środowiskowych i eksploatacyjnych, tylko w oparciu o sygnały temperatury łożyska przekładni i uzwojenia generatora. Sygnały te zostały zgromadzone przez system sterowania, monitorowania oraz wizualizacji SCADA. Wyniki pokazują, że proponowana metoda może skutecznie monitorować turbinę wiatrową i niezawodnie wykryć uszkodzenie przekładni.
Źródło:
Diagnostyka; 2018, 19, 1; 63-71
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
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