Informacja

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

Wyszukujesz frazę "transformata Fouriera" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Analysis of vibration transmission in an air-operated demolition hammer
Autorzy:
Tabaszewski, M.
Wojsznis, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/128111.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
Tematy:
vibrations
dynamic inputs
short-time Fourier transform
STFT
drgania
krótkoczasowa transformata Fouriera
Opis:
The paper presents an analysis of vibrations of a ram, body and handle of a heavy, air-operated demolition hammer. The research was conducted in order to determine the character of dynamic inputs and resulting vibrations at the tool handle which were necessary to build a structural model of local influences on an operator taking the hammer design into account. The experiment was carried out on a test stand without participation of an operator, which guaranteed repeatability of measurements and elimination of ontogenetic characteristics. The displacements of selected structural elements of the tool were recorded by means of a camera and the accelerations at the handle were recorded by means of a standard measuring apparatus. The recorded signals were subjected to the spectral analysis and the short-time Fourier transform (STFT) using dedicated software in MATLAB environment.
Źródło:
Vibrations in Physical Systems; 2016, 27; 385-390
0860-6897
Pojawia się w:
Vibrations in Physical Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of the flame pulsation signals using a short-time Fourier transform
Analiza sygnałów pulsacji płomienia z wykorzystaniem krótkoczasowej transformaty Fouriera
Autorzy:
Grądz, Ż.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408519.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
combustion process
short-time Fourier transform
flame pulsation
proces spalania
krótkoczasowa transformata Fouriera
pulsacja płomienia
Opis:
The main aim of the diagnostics of combustion process is ensuring its stability and efficiency. The most important aspect related to the monitoring of the combustion process is a non-invasive acquisition of information from flame and subsequently subjecting it for further processing. Such method of research allows to evaluate the course of the process and determine the characteristic conditions under which the combustion process is stable or not. The article presents the application of short-time Fourier transform for the analysis of flame pulsation signals. The aim of the research was to find an area especially sensitive to the change of combustion process conditions.
Głównym celem stawianym diagnostyce procesu spalania jest zapewnienie stabilności i efektywności przebiegu procesu. Najważniejszym aspektem monitorowania procesu spalania jest pozyskiwanie w sposób bezinwazyjny informacji z płomienia, a następnie poddanie jej dalszemu przetwarzaniu. Taki sposób badań pozwala na ocenę przebiegu procesu i daje możliwość wyznaczania charakterystycznych stanów, w których proces przebiega stabilnie lub nie. W artykule przedstawiono wykorzystanie krótkoczasowej transformaty Fouriera do analizy sygnałów pulsacji płomienia. Celem badań było znalezienie obszaru szczególnie wrażliwego na zmianę warunków w procesie spalania.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2018, 8, 3; 51-54
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnosis of ITSC fault in the electrical vehicle powertrain system through signal processing analysis
Autorzy:
Ouamara, Dehbia
Boukhnifer, Moussa
Chaibet, Ahmed
Maidi, Ahmed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174472.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
induction motor
electrical vehicle
fault diagnosis
inter-turn short circuit
extended Kalman filter
spectral analysis
fast Fourier transform
short-time Fourier transform
silnik indukcyjny
pojazd elektryczny
diagnostyka uszkodzeń
zwarcie międzyzwojowe
rozszerzony filtr Kalmana
analiza spektralna
szybka transformata Fouriera
krótkoczasowa transformata Fouriera
Opis:
The three-phase induction motor is well suited for a wide range of mobile drives, specifically for electric vehicle powertrain. During the entire life cycle of the electric motor, some types of failures can occur, with stator winding failure being the most common. The impact of this failure must be considered from the incipient as it can affect the performance of the motor, especially for electrically powered vehicle application. In this paper, the intern turn short circuit of the stator winding was studied using Fast Fourier transform (FFT) and Shor-Time Fourier transform (STFT) approaches. The residuals current between the estimated currents provided by the extended Kalman filter (EKF) and the actual ones are used for fault diagnosis and identification. Through FFT, the residual spectrum is sensitive to faults and gives the extraction of inter-turn short circuit (ITSC) related frequencies in the phase winding. In addition, the FFT is used to obtain information about when and where the ITSC appears in the phase winding. Indeed, the results allow to know the faulty phase, to estimate the fault rate and the fault occurrence frequency as well as their appearance time.
Źródło:
Diagnostyka; 2023, 24, 1; art. no. 2023113
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Usage of short time Fourier transform in identification of vehicle shock absorber technical conditions researched by force vibration method
Wykorzystanie STFT w identyfikacji stanu technicznego amortyzatorów zabudowanych w pojeździe badanych metodą drgań wymuszonych
Autorzy:
Konieczny, Ł.
Burdzik, R.
Śleziak, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375573.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
STFT
krótkoczasowa transformata Fouriera
amortyzator
wibroakustyka
wibrodiagnostyka
metoda drgań wymuszonych
Fiat Seicento
short-time Fourier transform
shock absorber
vibroacoustics
vibrodiagnostics
Opis:
The paper presents results of vibro-acoustic signal analysis (acceleration of the unsprung mass of passenger's car suspension actuated to vibration by harmonic, kinematic vibration). The range of research has included front shock absorber for Fiat Seicento with simulated fault (oil leak). Force process consisted of three phases: increase of frequency, vibration with constant frequency (above 21 Hz) and decreases of frequency. For the analysis process Short Time Fourier Transform method was used with superposition of rectangles window and with zero complement method. On STFT spectrum resonance frequency of unsprung mass was identified. The estimator was the means of maximum acceleration amplitude peak in frequency band round resonance frequency. The result of investigation was presented on diagrams with changeable value of estimator for different technical conditions of shock absorber (with different volume of oil inside the shock absorber).
W pracy przedstawiono wyniki analiz wibroakustycznych sygnałów drganiowych przyspieszeń drgań mas nieresorowanych zawieszania samochodu osobowego pobudzonych do drgań kinematycznym wymuszeniem harmonicznym. Badania obejmowały amortyzatory przednie zabudowane w samochodzie marki Fiat Seicento z zaprogramowanymi usterkami w postaci ubytku płynu amortyzatorowego. Proces wymuszenia składał sie z trzech kolejnych etapów: wzrostu częstości wymuszenia pracy ze stała częstością oraz z malejącą częstością drgań. Do analizy sygnału drganiowych wykorzystano krótkoczasową transformatę Fouriera (Short Time Fourier Transform) z zastosowaniem okna prostokątnego z nakładaniem się okien oraz uzupełnianiem zerami. Wyznaczono częstotliwość rezonansowa mas nieresorowanych i jako estymator przyjęto średnią wartości przyspieszeń maksymalnych dla analizowanego pasma zawierającego częstotliwość rezonansowa. Rezultaty badan przedstawiono na wykresie obrazującym zmiany wartości wybranych estymatorów w zależności od stanu napełnienia amortyzatora płynem amortyzatorowym.
Źródło:
Transport Problems; 2009, T. 4, z. 3, cz.1; 71-77
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of the EEG Signal Classifiers LDA, NBC and GNBC Based on Time-Frequency Features
Porównanie klasyfikatorów LDA, NBC i GNBC sygnału EEG stosujących cechy czasowo-częstotliwościowe
Autorzy:
Szuflitowska, B.
Orłowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/275175.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
electroencephalograph classification
machine learning
short-time Fourier transform
time-frequency analysis
elektroencefalografia
klasyfikacja
uczenie maszynowe
krótkoczasowa transformata Fouriera
analiza czasowo-częstotliwościowa
Opis:
EEG signals are non-stationary and used to study the activities of the brain in pathology. Epilepsy belongs to the most common neurological diseases. In the paper, real EEG sequences described by a doctor as normal and epileptic (ictal and interictal) are used. In classification process these sequences are divided into training and testing subsets. The classification are performed using Short-Time Fourier Transform. Based on obtained spectrum four features have been extracted. The study presents experiments based on the analysis and classification of EEG signals using various methods, including Linear Discriminant Analysis, Naive Bayes Classifier and Gaussian Naive Bayes Classifier. The results indicated that used techniques a potential to be applied within an automatic neurologic diseases diagnosis system and could thus further increase the number of correct diagnoses.
Sygnały EEG są z definicji niestacjonarne i stosowane do badania aktywności mózgu w patologii. Epilepsja należy do najczęstszych chorób neurologicznych. W pracy użyto rzeczywistych sekwencji EEG określonych przez lekarza jako stan normalny oraz padaczka (stany napadowe oraz międzynapadowe). W procesie klasyfikacji sygnały zostały podzielone na dwa podzbiory – uczący oraz testujący. Klasyfikacja została przeprowadzona za pomocą krótkotrwałej transformaty Fouriera. Na podstawie otrzymanego widma dokonano ekstrakcji czterech cech. Badanie przedstawia eksperymenty oparte na analizie i klasyfikacji sygnałów EEG za pomocą różnych metod, w tym Liniowej Analizy Dyskryminacyjnej, Naiwnego Klasyfikatora Bayesa oraz Naiwnego Klasyfikatora Bayesa dla rozkładu Gaussa. Wyniki pokazują, że użyty algorytm może być potencjalnie stosowany w automatycznej diagnostyce schorzeń neurologicznych i może w przyszłości zwiększyć liczbę poprawnie stawianych diagnoz.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 2; 39-45
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie algorytmów genetycznych do doboru wejść klasyfikatora uszkodzeń zębów kół przekładni opartego na sieci neuronowej PNN oraz krótkoczasowej transformacie Fouriera
The use of genetic algorithms in the task of choosing inputs for PNN neural network classifier of faults of gear-tooth which used inputs from STFT analysis
Autorzy:
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/258316.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
diagnostyka
przekładnia zębata
sztuczna inteligencja
sztuczna sieć neuronowa
algorytm genetyczny
krótkoczasowa transformata Fouriera
diagnostic
toothed gear
artificial intelligent method
PNN
genetic algorithm
short-time Fourier transform
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki prób mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W badaniach wykorzystywano probabilistyczne sieci neuronowe (PNN). Dodatkowo podjęto próbę wykorzystania algorytmów genetycznych do celów 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 przetwarzaniu z użyciem krótkoczasowej transformaty Fouriera (STFT).
The present paper presents the results of an experimental application of probabilistic neural network as a classifier of the degree of cracking root of the tooth in a gear wheel. The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from short time Fourier transform. The model of gearbox was used in order to create a base of knowledge. In the experiment genetic algorithms was used to check influence of choosing inputs for neural classifier on diagnostic error.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2007, 3; 51-70
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    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