Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Przekładnie zębate diagnostyka" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Wykorzystanie sieci neuronowych do identyfikacji pęknięcia stopy zęba
An identyfication of the degree of the tooth root cracking using the artificial neural network
Autorzy:
Łazarz, B.
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328702.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka
przekładnie zębate
sieci neuronowe
diagnostics
toothed gears
neural networks
Opis:
W opracowaniu przedstawiono wyniki eksperymentu mającego na celu próbę zastosowania sztucznej sieci neuronowej jako klasyfikatora stopnia podcięcia zęba w przekładni zębatej. Klasyfikator neuronowy oparto na sztucznej sieci neuronowej typu SVM z jądrem radialnym. Dane wejściowe do klasyfikatora stanowiła macierz złożona z miar statystycznych. Zidentyfikowany model przekładni zębatej stanowiska FZG posłużył do generacji zbiór uczącego i testującego zastosowanego w eksperymencie.
The work presents results of an experiment that employs the artificial neuronal network in the task of identification of the degree of tooth root cracking. Neural Networks were based on the Support Vector Machine and the radial basis function kernel has been chosen in the experiments. 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 application of a variety of processing methods.
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 31; 79-88
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
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:
Rozpoznawanie stanu technicznego przekładni zębatych z wykorzystaniem sieci neuronowej CP
Identification of the Technical State of Toothed Gears with the Use of CP Neural Network
Autorzy:
Dybała, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/360674.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
sieci neuronowe
klasyfikacja
diagnostyka wibroakustyczna
przekładnie zębate
OMiUO 2005
neural networks
classification
vibroacoustic diagnostics
toothed gears
Opis:
W artykule przedstawiono sposób zastosowywania neuronowego klasyfikatora zbudowanego na bazie sieci neuronowej z propagacją przeciwną w diagnostyce wibroakustycznej przekładni zębatych. W końcowej części artykułu przedstawiono jako przykład wyniki eksperymentu laboratoryjnego.
This article presents a way of applying a neural classifier constructed on the basis of a counter-propagation neural network in vibroacoustic diagnosis of toothed gears. In the final part of the article the results of a laboratory experiment are presented.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2005, 5 (77); 227-236
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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