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 1-8 z 8
    Tytuł:
    Diagnostics of Synchronous Motor Based on Analysis of Acoustic Signals with the use of Line Spectral Frequencies and K-nearest Neighbor Classifier
    Autorzy:
    Glowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/176610.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    acoustic signal
    pattern analysis
    synchronous motor
    diagnostics
    Opis:
    In industrial processes electrical motors are serviced after a specific number of hours, even if there is a need for service. This led to the development of early fault diagnostic methods. Paper presents early fault diagnostic method of synchronous motor. This method uses acoustic signals generated by synchronous motor. Plan of study of acoustic signal of synchronous motor was proposed. Two conditions of synchronous motor were analyzed. Studies were carried out for methods of data processing: Line Spectral Frequencies and K-Nearest Neighbor classifier with Minkowski distance. Condition monitoring is useful to protect electric motors and mining equipment. In the future, these studies can be used in other electrical devices.
    Źródło:
    Archives of Acoustics; 2014, 39, 2; 189-194
    0137-5075
    Pojawia się w:
    Archives of Acoustics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostyka silnika synchronicznego oparta na analizie sygnałów akustycznych z zastosowaniem MFCC i klasyfikatora rozmytego
    Diagnostics of a synchronous motor based on the analysis of acoustic signals with the use of MFCC and fuzzy classifier
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/186570.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
    Tematy:
    diagnostyka silnika
    silnik synchroniczny
    diagnostic of motor
    synchronous motor
    Opis:
    Zaprezentowano metodę diagnozowania stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Metoda ta oparta jest na badaniu sygnałów akustycznych generowanych przez silnik synchroniczny. System rozpoznawania dźwięku oparty jest na algorytmach przetwarzania danych takich jak algorytm MFCC i klasyfikator rozmyty z trójkątną funkcją przynależności. Zaimplementowano oprogramowanie do rozpoznawania dźwięków silnika synchronicznego. Przeprowadzono badania dla czterech stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Wyniki badań potwierdzają, że system może być przydatny do wykrywania uszkodzeń i zabezpieczania silników.
    The article features a method to diagnose pre-damage states of a synchronous motor. The method is based on the tests of acoustic signals generated by a synchronous motor. The sound recognition system is based on data processing algorithms, such as the MFCC algorithm and fuzzy classifier with a triangular membership function. The software to recognize the sounds of a synchronous motor was implemented. Additionally, there were tests conducted for four pre-damage states of a synchronous motor. The test results confirm that the system can be useful to detect damages and to protect the motors.
    Źródło:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa; 2010, R. 48, nr 10, 10; 5-9
    0208-7448
    Pojawia się w:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostyka silnika synchronicznego oparta na rozpoznawaniu dźwięku z zastosowaniem FFT i GSDM
    Synchronous motor diagnostics based on sound recognition with use of FFT and GSDM
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/187768.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
    Tematy:
    diagnostyka
    szybka transformacja Fouriera
    GSDM (genetyczna rozrzedzona pamięć rozproszona)
    silnik synchroniczny
    diagnostics
    fast Fourier transform (FFT)
    GSDM (Genetic Sparse Distributed Memory)
    synchronous motor
    Opis:
    Zamierzeniem pracy jest przedstawienie metody rozpoznawania dźwięku silnika synchronicznego wykorzystującej FFT i GSDM. Badania rozpoznawania dźwięków przeprowadzono dla silnika synchronicznego podczas pracy bez uszkodzeń, ze zwarciem zezwojów w obwodzie stojana, z jedną przerwą w obwodzie stojana i z trzema przerwami w obwodzie stojana. Wyniki badań potwierdzają dużą skuteczność rozpoznawania dźwięku w silniku synchronicznym.
    The work has aimed to present a method of sound recognition of a synchronous motor with use of FFT and GSDM. The research on sound recognition has been done for a synchronous motor during operation without any failures, then in case of a short-circuit of coils in stator circuit, in case of one break in stator circuit and three breaks in stator circuit. The research results have validated a high effectiveness of sound recognition in a synchronous motor.
    Źródło:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa; 2010, R. 48, nr 3, 3; 25-29
    0208-7448
    Pojawia się w:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostyka silnika synchronicznego oparta na analizie spektrum sygnałów akustycznych
    Synchronous motor diagnostics based on analysis of acoustic signal spectrum
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Głowacz, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/187770.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
    Tematy:
    diagnostyka
    silnik synchroniczny
    diagnostics
    synchronous motor
    Opis:
    Przedstawiono koncepcję badania sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Zastosowano algorytmy przetwarzania i analizy sygnałów akustycznych, w tym algorytm FFT i klasyfikator Nearest Mean z metryką kosinusową. Zaimplementowano oprogramowanie do rozpoznawania dźwięków. Przeprowadzono badania dla sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych. Wyniki badań potwierdzają poprawne działanie systemu rozpoznawania dźwięku w silniku synchronicznym.
    An idea to investigate acoustic signals of pre-failure states of a synchronous motor has been presented in the paper. The processing algorithms and the algorithms of acoustic signal analysis including the FFT algorithms and the Nearest Mean classifier with cosine distance have been applied. Software for sound recognition has been implemented. There have been made tests of acoustic signals emitted at pre-failure states. The results of research have confirmed a correct operation of the sound recognition system designed for a synchronous motor.
    Źródło:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa; 2010, R. 48, nr 2, 2; 36-40
    0208-7448
    Pojawia się w:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Recognition of monochrome thermal images of synchronous motor with the application of quadtree decomposition and backpropagation neural network
    Rozpoznawanie monochromatycznych obrazów cieplnych silnika synchronicznego z zastosowaniem kwadratowo-drzewowej dekompozycji i sieci neuronowej
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Głowacz, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1366013.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    eksploatacja
    rozpoznawanie
    obrazy cieplne
    silnik synchroniczny
    sieć neuronowa
    maintenance
    recognition
    thermal images
    synchronous motor
    neural network
    Opis:
    Postęp techniczny i malejące ceny kamer termowizyjnych sprawiają, że ich zastosowanie do monitorowania i oceny stanu technicznego maszyn jest opłacalne. W artykule opisano metodę rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Proponowane podejście jest oparte na badaniu obrazów cieplnych wirnika. Ekstrakcja istotnej informacji diagnostycznej zakodowanej w obrazach cieplnych jest ważna dla diagnozowania maszyny. Zabieg taki może być wykonany z użyciem wybranych metod analizy i rozpoznawania obrazów. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów silnika z zastosowaniem kwadratowo-drzewowej dekompozycji i sieci neuronowej z algorytmem wstecznej propagacji błędów. Eksperymenty pokazują, że metoda może być przydatna do zabezpieczania silników synchronicznych. Ponadto metoda może być stosowana do diagnozowania urządzeń w hutach i innych zakładach przemysłowych.
    Technological progress and decreasing prices of thermographic cameras make their application to monitoring and assessing a technical state of machines is profitable. In article is described the recognition method of imminent failure conditions of synchronous motor. The proposed approach is based on a study of thermal images of the rotor. Extraction of relevant diagnostic information coded in thermal images is important for diagnosing of machine. It can be performed with the use of selected methods of analysis and recognition of images. Studies were carried out for two conditions of motor with the application of quadtree decomposition and backpropagation neural network. The experiments show that the method can be useful for protection of synchronous motor. Moreover, this method can be used to diagnose equipments in steelworks and other industrial plants.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 1; 92-96
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Recognition of Monochrome Thermal Images of Synchronous Motor with the Application of Skeletonization and Classifier Based on Words
    Rozpoznawanie monochromatycznych obrazów cieplnych silnika synchronicznego z zastosowaniem szkieletyzacji i klasyfikatora opartego na słowach
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Głowacz, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/354414.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    Electrical Fault Detection
    pattern analysis
    thermal images
    synchronous motor
    classifier based on words
    elektryczne wykrywanie usterek
    termografia
    obrazy termiczne
    silnik synchroniczny
    klasyfikator oparty na słowach
    Opis:
    Thermography is a technology that enables recognition of objects in the specific area. The goal of using thermographic techniques for ironworks is to diagnose electrical equipment. These techniques can be also use to increase safety and quality control in ironworks. Faulty equipment can be dangerous for engineers. Article describes the method of the recognition of imminent failure states of synchronous motor. Thermal images of the stator are used for an analysis of electrical machine. Researches of image processing techniques have been carried out for three states of motor. Proposed approach uses patterns recognition. Using of medial axis transformation and classifier based on words gave good results. In the future electrical machines and metallurgical equipment will use diagnostic systems based on recognition of thermal images.
    Termografia jest technologią, która umożliwia rozpoznawanie obiektów w określonym obszarze. Celem używania technik termograficznych dla hut jest diagnozowanie sprzętu elektrycznego. Te techniki mogą być również używane do zwiększenia bezpieczeństwa i jakości kontroli w hutach. Wadliwy sprzęt może być niebezpieczny dla inżynierów. Artykuł opisuje metodę diagnostyki stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Obrazy cieplne stojana są używane do analizy maszyny elektrycznej. Badania technik przetwarzania obrazu zostały wykonane dla trzech stanów silnika. Proponowana metoda używa rozpoznawania wzorców. Użycie transformacji medialnej osi i klasyfikatora opartego na słowach dawało dobre wyniki. W przyszłości maszyny elektryczne i sprzęt hutniczy będą używać systemów diagnostycznych opartych na rozpoznawaniu obrazów cieplnych.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2015, 60, 1; 27-32
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Recognition of Monochrome Thermal Images of Synchronous Motor with the Application of Binarization and Nearest Mean Classifier
    Rozpoznawanie monochromatycznych obrazów termowizyjnych silnika synchronicznego z zastosowaniem binaryzacji i klasyfikatora najbliższej średniej
    Autorzy:
    Glowacz, A.
    Korohoda, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/353164.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    diagnostic
    recognition
    thermal images
    synchronous motor
    diagnostyka
    rozpoznawanie
    obrazy termowizyjne
    silnik synchroniczny
    klasyfikator najbliższej średniej
    Opis:
    This article discusses the recognition method of imminent failure conditions of synchronous motor. The proposed approach is based on a study of thermal images of the motor. Studies were carried out for four conditions of motor with the application of binarization and nearest mean classifier with Manhattan distance. Pattern creation process used 40 monochrome thermal images. Identification process was carried out for 160 monochrome thermal images. The experiments show that the method can be useful for protection of synchronous motor. Moreover, this method can be used to diagnose equipments in steelworks and other industrial plants.
    Artykuł omawia metodę rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Proponowane podejście jest oparte na badaniu obrazów termowizyjnych silnika. Przeprowadzono badania dla czterech stanów silnika z zastosowaniem binaryzacji i klasyfikatora najbliższej średniej z metryką Manhattan. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 40 monochromatycznych obrazów termowizyjnych. W procesie identyfikacji użyto 160 monochromatycznych obrazów termowizyjnych. Eksperymenty pokazują, że metoda może być przydatna do ochrony silników synchronicznych. Ponadto metoda może być stosowana do diagnozowania urządzeń w hutach i innych zakładach przemysłowych.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2014, 59, 1; 31-34
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostyka silnika synchronicznego oparta na rozpoznawaniu dźwięku z zastosowaniem LPCC i GSDM
    Diagnostics of a synchronous motor based on sound recognition with application of LPCC and GSDM
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Głowacz, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156930.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    silnik synchroniczny
    rozpoznawanie dźwięku
    LPCC
    GSDM
    diagnostyka
    synchronous motor
    sound recognition
    LPCC (Linear Predictive Cepstrum Coefficients)
    GSDM (Genetic Sparse Distributed Memory)
    diagnostics
    Opis:
    Zaprezentowano koncepcję badania sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Oprogramowanie do rozpoznawania dźwięku zostało zaimplementowane. Algorytmy przetwarzania i analizy sygnałów akustycznych zostały zastosowane. System jest oparty na algorytmie LPCC (Współczynniki cepstralne liniowego kodowania) i GSDM (Genetyczna rozrzedzona pamięć rozproszona). Badania zostały przeprowadzone dla sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych. Zmiany w sygnale akustycznym spowodowane były przez zwarcia i przerwy w obwodzie stojana. Analiza wyników pokazuje wrażliwość metody opartej na LPCC i GSDM w zależności od danych wejściowych. Wyniki badań potwierdzają poprawne działanie systemu rozpoznawania dźwięku silnika synchronicznego.
    In recent years the methods of sound recognition have been de-veloped. Hence, there is an idea to use them in case of machines. The paper describes the concept of investigations of acoustic signals of synchronous motor imminent failure conditions. Measurements were taken with a recorder OLYMPUS WS-200S. Sound recognition software was implemented. Algorithms of signal processing and analysis were used. The system is based on the LPCC (Linear Predictive Cepstrum Coefficients) algorithm and GSDM (Genetic Sparse Distributed Memory). Investigations were carried out for acoustic signals of imminent failure conditions. The following plan of investigations of a synchronous motor acoustic signal was proposed: recording of audio track, sound track division, sampling, quantization, normalization, filtration, windowing, feature extraction, classification (Fig. 2). Figs. 3, 4, 5 and 6 show changes of the LPCC values for four types of the categories recognized. Changes in the acoustic signal were caused by short circuit and broken coils in the stator circuit. The sound recognition efficiency depending on the acoustic signal and the sample length is presented in Fig. 8. The sound recognition system was built for a synchronous motor. There were used 39 band-pass filters in investigations. Analysis of the results shows the sensitivity of the method based on LPCC and GSDM, depending on the input data. The results confirm correct operation of the synchronous motor sound recognition system. These studies can be used for diagnostics based on acoustic emission in electrical, mechanical, hydraulic and pneumatic machines.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 5, 5; 479-482
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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