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 "pattern recognition" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 31
Tytuł:
Rozpoznawanie ruchu palców na podstawie analizy elektromiogramu
Recognition of Finger Movement Based on Electromyogram Analysis
Autorzy:
Sikora, M.
Paszkiel, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/275218.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
elektromiografia
filtr IIR
rozpoznawanie wzorców
electromyography
IIR filter
pattern recognition
Opis:
W artykule przedstawiono informacje dotyczące systemu umożliwiającego rozpoznawanie ruchu palców na podstawie dwóch sygnałów elektromiograficznych (EMG). W chwili obecnej system pozwala rozróżnić czy wykonany był ruch palcem wskazującym, środkowym, serdecznym lub małym. W dalszej części artykułu prezentowane są wyniki działania systemu oraz możliwe kierunki rozwoju.
This paper discusses the system that allows to recognition of fingers movement based on a electromyogram (EMG). At the moment it can distinguish between the movement of pinky finger, ring finger, middle finger and index finger. The article presents the results of research on the effectiveness of the system as well as further development possibilities.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2018, 22, 2; 11-16
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modele i metody komputerowego rozpoznawania wzorców opisanych ilościowo
Models and methods of quantitative computer patterns recognition
Autorzy:
Szkółka, K.
Bartosiak, C.
Kasprzyk, R.
Tarapata, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/403997.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:
sieć
rozpoznawanie wzorców
miary podobieństwa sieci
network
pattern recognition
network similarity measures
Opis:
W niniejszej pracy autorzy poruszają zagadnienia z obszaru badania podobieństwa grafów i sieci ze szczególnym naciskiem na metody ilościowe. Zostaje podjęta próba klasyfikacji wybranych metod grafowo-sieciowych badania podobieństwa. Prezentuje się tu także autorską metodę i rozwiązanie programowe, które jest wykorzystywane w celu wspierania działań decyzyjnych w organizacjach.
In this paper, authors describe issues of assessing similarity of graphs and networks, with an emphasis on quantitative methods. An attempt is taken to classify graphs and networks similarity methods. It also presents author’s method and software solution that is used to support decision-making processes in organizations.
Źródło:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2015, 6, 2; 137-151
2081-6154
Pojawia się w:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja wzorców w finansowych szeregach czasowych z wykorzystaniem hierarchicznych metod grupowania na przykładzie kursu BTC/PLN
Pattern recognition in financial time series using hierarchical clustering. The case of BTC/PLN exchange rate prediction
Autorzy:
Kądziołka, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91503.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
bitcoin
grupowanie szeregów czasowych
rozpoznawanie wzorców
Bitcoin
time series clustering
pattern recognition
Opis:
W artykule przedstawiono zastosowanie metody Warda do identyfikacji wzorców w finansowych szeregach czasowych, na przykładzie kursu waluty kryptograficznej bitcoin. Wykorzystując zidentyfikowane wzorce, generowano prognozy zmian kursu w analizowanym szeregu dla danych zbioru testowego, które nie zostały wykorzystane w procesie identyfikacji wzorców. Przeciętny absolutny oraz maksymalny błąd prognozy na danych zbioru testowego był niewielki, natomiast zgodność kierunku zmian kursu BTC/PLN na zbiorze testowym wynosiła tylko 60%.
The aim of this article was to present the use of Ward’s method to identify patterns in BTC/PLN exchange rate. Identified patterns were used to predict BTC/PLN movement direction. Mean absolute percentage error and maximal percentage error on the test set were small, but the movement direction was correctly predicted only in 60% of cases.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2016, 10, 14; 37-48
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance of artificial neural networks in an inverse problem of laser beam diagnostics
Autorzy:
Pietrak, Karol
Muszyński, Radosław
Marek, Adam
Łapka, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173550.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
inverse problems
pattern recognition
laser beams
odwrotne problemy
rozpoznawanie wzorców
wiązka laserowa
Opis:
The presented results are for the numerical verification of a method devised to identify an unknown spatio-temporal distribution of heat flux that occurs at the surface of a thin aluminum plate, as a result of pulsed laser beam excitation. The presented identification of boundary heat flux function is a part of the newly proposed laser beam profiling method and utilizes artificial neural networks trained on temperature distributions generated with the ANSYS Fluent solver. The paper focuses on the selection of the most effective neural network hyperparameters and compares the results of neural network identification with the Levenberg–Marquardt method used earlier and discussed in previous articles. For the levels of noise measured in physical experiments (0.25–0.5 K), the accuracy of the current parameter estimation method is between 5 and 10%. Design changes that may increase its accuracy are thoroughly discussed.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2022, 70, 1; e140100, 1--11
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Handwritten laboratory test order form recognition module for distributed clinic
Autorzy:
Sas, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333334.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
inteligentne rozpoznawanie znaków
rozpoznawanie wzorców
szpitalne systemy informatyczne
intelligent character recognition
pattern recognition
hospital information systems
Opis:
The work describes methods used in a laboratory order form recognition module of a hospital information system. Three-level form analysis architecture is proposed. The lower alphabetical level is responsible for separate character recognition. On the intermediate level, recognised strings are verified against the lexicons of items specific for a particular form field. Probabilistic model is used to select the set of most probable items. On the upper level, the dependencies between the form data items are taken into account to further improve the recognition performance. The presented approach was implemented in the medical information system supporting clinic laboratory operation. The laboratory test orders prepared manually by the physician in the paper form, in the net of distributed outpatient clinics are processed in the central hospital laboratory. In the central laboratory the paper forms are scanned, recognised and entered into the information system. The performance tests results are discussed and some further improvements of the applied recognition method are also suggested in the paper.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2004, 8; MM59-68
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic detection and counting of platelets in microscopic image
Autorzy:
Burduk, R.
Krawczyk, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333065.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
nauczanie maszynowe
analiza obrazu
pattern recognition
bioinformatic
machine learning
image analysis
platelet
Opis:
In this paper we present a machine learning-based approach for detecting platelet cells in microscopic smear images. Counting how many platelets appeared in each smear image is one of the basic tasks done in many laboratories. In many cases this is still done by a human — laboratory technician. Due to very small size and often great quantity of those cells, precise estimating of the number of platelets is not a trivial task. As in all man-dependent problems the whole process is very sensitive to errors, time-consuming and its accuracy is limited by human perception. We propose alternative, fully automatic solution that is free of those drawbacks. Our idea is based on the combination of techniques driven from two fields of modern computer science: the image analysis and pattern recognition ⁄ machine learning. It not only reduces the error rate, but, what is more important, also decreases the time needed for each smear image analysis. The obtained results are very satisfying and our solution is more precise than estimation based on human perception. This will improve the quality of laboratory work and allow to save time that can be spent on other important tasks.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 173-178
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Road safety for cyclists based on the calories needed
Autorzy:
Bosurgi, Gaetano
Pellegrino, Orazio
Wachnicka, Joanna
Okraszewska, Romanika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2203857.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
cyclist
road safety
fatigue
classification
pattern recognition
rowerzysta
bezpieczeństwo drogowe
zmęczenie
klasyfikacja
rozpoznawanie wzorców
Opis:
Cyclists are a vulnerable group of road users, especially when no separate infrastructure for cyclists is provided. Then, road factors such as distance and altitude differences can indirectly affect cyclists' safety. Therefore, the authors proposed a procedure based on the geometric characteristics of the road that can determine riding difficulties for cyclists. The proposed procedure can be used both by the public authorities who manage cyclists' safety and as a method of classifying the road network for cycling. The proposed procedure, based on the use of pattern recognition techniques, analyses data from a sample of nine riders who travelled on rural roads within the Municipality of Messina (Italy) to classify the roads according to their cycling difficulty. For each rider, duration, distance, road slope, altitude difference and spent calories have been measured and analysed. The collected data were used for the development of a model capable of predicting the cyclist’s physical effort as a function of the road alignment itself. Knowing the effort required to cycle along a route can contribute to a more complete assessment of road classification, commonly defined according to motor vehicles. Moreover, it may constitute a measure determining the safety of cycling by encouraging cyclists to travel along roads compatible with their physical abilities.
Źródło:
Transport Problems; 2021, 16, 1; 113--126
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rgb-D face recognition using LBP-DCT algorithm
Autorzy:
Kumar, Sunil B L
Kumari, Sharmila M
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1956066.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
RGB-D
kinect
local binary pattern
pattern recognition
feature extraction
histogram
face recognition
lokalny wzorzec binarny
rozpoznawanie wzorców
wyodrębnianie cech
rozpoznawanie twarzy
Opis:
Face recognition is one of the applications in image processing that recognizes or checks an individual's identity. 2D images are used to identify the face, but the problem is that this kind of image is very sensitive to changes in lighting and various angles of view. The images captured by 3D camera and stereo camera can also be used for recognition, but fairly long processing times is needed. RGB-D images that Kinect produces are used as a new alternative approach to 3D images. Such cameras cost less and can be used in any situation and any environment. This paper shows the face recognition algorithms’ performance using RGB-D images. These algorithms calculate the descriptor which uses RGB and Depth map faces based on local binary pattern. Those images are also tested for the fusion of LBP and DCT methods. The fusion of LBP and DCT approach produces a recognition rate of 97.5% during the experiment
Źródło:
Applied Computer Science; 2021, 17, 3; 73-81
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detection of human eye components on the basis of multispectral imaging
Autorzy:
Michalak, M.
Nurzyńska, K.
Świtoński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333415.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
analiza wielospektralna
przetwarzanie obrazów
segmentacja obrazu
pattern recognition
multispectral analysis
image processing
image segmentation
Opis:
In this paper the methods for selecting of the most important parts of the human eyes are described. On the basis of the real 21 channel multispectral images the model of finding the lens and the spot are defined. These methods are based on the most popular algorithms of image processing. The approach to veins detection is still undefined but in the article the most important channels are pointed out and the channel difference between eyelash and the veins is also mentioned.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 41-47
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Local embedding and dimensionality reduction in detection of skin tumor tissue
Autorzy:
Michalak, M.
Świtoński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333429.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
analiza wielospektralna
redukcja wymiarowości
selekcja cech
pattern recognition
multispectral analysis
dimensionality reduction
feature selection
Opis:
This article shows the limitation of the usage of dimensionality reduction methods. For this purpose three algorithms were analyzed on the real medical data. This data are multispectral images of human skin labeled as tumor or non-tumor regions. The classification of new data required the special algorithm of new data mapping that is also described in the paper. Unfortunately, the final conclusion is that this kind of local embedding algorithms should not be recommended for this kind of analysis and prediction.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 59-65
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych na zdjęciach pojazdów
Detection and recognition of registration plates on pictures of vehicles using artificial neural network
Autorzy:
Huzarek, M.
Rutkowski, T. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267795.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
przetwarzanie obrazu
lokalizacja obiektów
rozpoznawanie wzorców
sieci neuronowe
image processing
object localization
pattern recognition
neural networks
Opis:
W artykule przedstawiono koncepcję algorytmu wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych (AWiRTR) na obrazach cyfrowych pojazdów. Detekcja i lokalizacja tablic rejestracyjnych oraz wyodrębnienie z obrazu tablicy rejestracyjnej poszczególnych znaków odbywa się z wykorzystaniem podstawowych technik przetwarzania obrazu (przekształcenia morfologiczne, wykrywanie krawędzi) jak i podstawowych danych statystycznych obiektów wykrytych w obrazie (np. stosunek szerokość do wysokość obiektu). Natomiast za rozpoznawanie poszczególnych znaków odpowiedzialna jest wielowarstwowa, jednokierunkowa sztuczna sieć neuronowa. Przedstawiony algorytm został zaimplementowany i zweryfikowany w środowisku Matlab/Simulink. Pomimo wykorzystania w algorytmie AWiRTR dobrze znanych z literatury metod lokalizacji, segmentacji i rozpoznawania wzorców, otrzymane w trakcie weryfikacji algorytmu wyniki wskazują jego efektywność na poziomie 96,26%. Jest ona porównywalna do efektywności innych algorytmów AWiRTR opisywanych w literaturze.
A license plate detection and recognition system has basically three modules for: localization of the plate region using the digital image of the car, extraction of the characters from digital image of the license plate, and recognition of the characters using a suitable identification method. In this paper, an algorithm is designed that can localize of the plate and extract of the characters from digital image of the license plate with the basics image processing techniques (morphological transformations, edge detection) and with the statistical data (e.g. width height ratio) of the objects identified in the analyzed digital image. It is done at the second and third stage of the presented algorithm, respectively. Finally, at the fourth stage of the presented algorithm, the character recognition is done by multilayer, one directional artificial neural network. Algorithm was implemented and verified in the Matlab/Simulink environment. Experimental results demonstrate promising efficiency of the proposed algorithm: 98% in the task of license plate localization, 95,69% in the task of characters extraction, and 95,11% in the task of characters recognition.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 47; 67-70
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozpoznawanie wzorców cyfrowych pisma ręcznego z użyciem robota edukacyjnego
Handwritten digit pattern recognition based on education robot
Autorzy:
Dimitrova-Grekow, T.
Sworowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155788.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
pismo ręczne
drzewo decyzyjne
graf Hamiltona
pattern recognition
handwritten numbers
decision tree
Hamilton graph
Opis:
Niniejsza praca prezentuje zaimplementowanie systemu rozpoznającego ręcznie pisane wzorce cyfrowe z użyciem mobilnego układu edukacyjnego LEGO Mindstorms NXT. Został on wybrany ze względu na prostotę w konstrukcji i równocześnie możliwość złożonego programowania. Zbudowany w ramach projektu robot skanujący znaki pisma ręcznego spełnił założenia początkowe. Wyniki zaimplementowanego algorytmu rozpoznającego również pokryły się z oczekiwaniami - system osiągnął skuteczność na poziomie 100% w warunkach idealnych. We względnie utrudnionych warunkach skuteczność spadła do 91%.
Pattern recognition can be classified depending on the data source, the way data is read, processed and on the implementation of the recognition itself [9]. This paper presents a method of pattern recognition identifying handwritten Arabic numbers. The data is collected by a Lego Mindstorms NXT 2.0 mobile robot using a color sensor. Usually, the input data are gathered by high-precision equipment [2,5], and or have an additional multi-sensor subsystem [1]. Very successive recognition approaches are based on neural networks [3, 4,6] additional supported by statistic [8]. Unfortunately, all these methods require powerful calculations. The environment data read by such a simple educational robot contains many drawbacks: noises, relative stabile confidence etc. The solution we propose solves to some extent the problem using a minimal hardware equipment (Fig. 4) and undemanding computation effort. The built recognition system is divided into two parts. The first part presents the data set collection - the hand-written digits scanning (Fig.1) and the data initial processing. The second one consists of primary and secondary classification (Figs. 2 and 3). The algorithm is based on the undirected graph model [10]. The results of the conducted experiments are very interesting (Tabs. 1 and 2). This encourages further exploration of implementation of the well-known and new recognition methods on minimal hardware.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 8, 8; 812-814
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multimodal face recognition method with two-dimensional hidden Markov model
Autorzy:
Bobulski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201711.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
pattern recognition
biometrics
3D face recognition
hidden Markov model
rozpoznawanie wzorców
biometria
rozpoznawanie twarzy 3D
ukryty model Markowa
Opis:
The paper presents a new solution for the face recognition based on two-dimensional hidden Markov models. The traditional HMM uses one-dimensional data vectors, which is a drawback in the case of 2D and 3D image processing, because part of the information is lost during the conversion to one-dimensional features vector. The paper presents a concept of the full ergodic 2DHMM, which can be used in 2D and 3D face recognition. The experimental results demonstrate that the system based on two dimensional hidden Markov models is able to achieve a good recognition rate for 2D, 3D and multimodal (2D+3D) face images recognition, and is faster than ICP method.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2017, 65, 1; 121-128
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Recognition of fluctuating patterns: from informatics to dynamic structure of two-dimensional liquids
Rozpoznawanie fluktuujących wzorców struktury: od informatyki do dynamicznej struktury dwuwymiarowych cieczy
Autorzy:
Mituś, A. C.
Orlik, R.
Patashinski, A. Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/137210.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uczelnia Jana Wyżykowskiego
Tematy:
ciecze dwuwymiarowe
rozpoznawanie wzorców
wzorce fluktuujące
klaster SLA
two-dimensional liquids
pattern recognition
fluctuating patterns
SLA cluster
Opis:
We use the probabilistic formalism of structural invariants for structure recognition of fluctuating patterns consisting of geometrical points to discuss some concepts related to time evolution of large clusters of solid-like atoms (SLA) in two-dimensional (2D) Lennard-Jones (LJ) liquid simulated using standard NVT molecular dynamics method. The relation between parental and child SLA clusters in consecutive configurations is proposed and quantified. The time of life of a cluster is close to the oscillation time ΤLJ in a harmonic regime of LJ potential. This small value is due to a fractal-like spatial distribution of SLA atoms in a cluster which results in an appearance of easily breakable one dimensional bridge-like connections between more compact parts of the cluster.
Używając probabilistycznego formalizmu strukturalnych inwariantów do rozpoznawania struktury fluktuujących wzorców utworzonych z układu punktów materialnych, badane są wybrane aspekty związane z ewolucją w czasie dużych klasterów składających się z atomów typu SLA w dwuwymiarowej (2D) cieczy Lennarda-Jonesa (LJ), symulowanej za pomocą standardowej metody dynamiki molekularnej w zespole NVT. Zaproponowano i skwantyfikowano relacje pomiędzy klasterami SLA i ich następcami – klasterami SLA w kolejnych konfiguracjach. Czas życia klastera jest bliski czasowi drgań w harmonicznym potencjale przybliżającym potencjał LJ. Ta mała wartość wynika z przypominającego fraktalny rozkładu przestrzennego atomów SLA w klasterze, w którym pojawiają się łatwo ulegające zniszczeniu wąskie połączenia pomiędzy zwartymi częściami klastera.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Dolnośląskiej Wyższej Szkoły Przedsiębiorczości i Techniki. Studia z Nauk Technicznych; 2012, 1; 95-105
2299-3355
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Dolnośląskiej Wyższej Szkoły Przedsiębiorczości i Techniki. Studia z Nauk Technicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Recognition of armature current of DC generator depending on rotor speed using FFT, MSAF-1 and LDA
Rozpoznawanie sygnałów prądu twornika generatora prądu stałego w zależności od prędkości obrotowej wirnika z zastosowaniem FFT, MSAF-1 i LDA
Autorzy:
Głowacz, A.
Głowacz, W.
Głowacz, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365895.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
fault detection
pattern recognition
armature current
DC generator
detekcja uszkodzenia
rozpoznawanie wzorców
prąd twornika
generator prądu stałego
Opis:
Recognition of states of electrical systems is very important in industrial plants. Article describes a recognition method of early fault detection of DC generator. The proposed approach is based on an analysis of the patterns. These patterns are the armature currents of selected electrical machine. Information contained in signals of armature current is depending on generator state. Researches were carried out for four states of generator with the use of Fast Fourier Transform (FFT), method of selection of amplitudes of frequencies (MSAF-1) and Linear Discriminant Analysis (LDA). The results of analysis show that the method is efficient and can be used to protect DC generators. This method was verified with the aid of acoustic signals recognition method.
Rozpoznawanie stanów układów elektrycznych jest bardzo ważne w zakładach przemysłowych. W artykule opisano metodę rozpoznawania stanów przedawaryjnych generatora prądu stałego. Proponowane podejście jest oparte na badaniu wzorców. Wzorce te są prądami twornika wybranej maszyny elektrycznej. Informacja zawarta w sygnałach prądu twornika jest zależna od stanu generatora. Przeprowadzono badania dla czterech stanów generatora z zastosowaniem FFT, metody wyboru amplitud częstotliwości (MSAF-1) i liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDA). Wyniki analizy pokazują, że metoda jest skuteczna i metoda może być stosowana do ochrony generatorów prądu stałego. Metoda została zweryfikowana za pomocą metody rozpoznawania sygnałów akustycznych.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 1; 64-69
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 31

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