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 "CWT" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Application of the wavelet and neural technologies for processing of signals obtained during railway tracks diagnostics by the magnetic flux leakage method
    Zastosowanie fali elementarnej i neuronowych technologii do przetwarzania sygnałów, otrzymanych w czasie diagnostyki torów kolejowych, za pomocą metody strumienia rozproszenia magnetycznego
    Autorzy:
    Nichoga, V.
    Vashchyshyn, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/209973.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    defect
    transverse crack
    CWT
    ANN
    defekt
    wada
    poprzeczna szczelina
    ciągła transformacia falkowa
    CTF
    sztuczna sieć neuronowa
    SSN
    Opis:
    In this article, the approach for detecting a transverse crack in the rail head via ANN with CWT and application created on its basis are presented. The ways of further development of the ANN for improving its work accuracy and the possibility of identification of other types of defects are also presented.
    W artykule rozpatrzono sposób ujawnienia poprzecznego pęknięcia w głowicy szyny kolejowej metodą ciągłej transformacji falkowej (CTF) oraz metodą sztucznej sieci neuronowej (SSN). Przedstawiono program stosowany do analizy sygnałów defektoskopijnych. Zaproponowano sposoby dalszego rozwoju SSN w celu poprawy dokładności jego pracy i możliwości zidentyfikowania innych rodzajów wad.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2017, 66, 4; 195-201
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of the mining torque signal with Continuous Wavelet Transform
    Analiza sygnału momentu urabiania za pomocą ciągłej transformaty falkowej
    Autorzy:
    Jonak, J.
    Jedliński, Ł.
    Gajewski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/369043.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    ciągła transformata falkowa
    głowica wielonożowa
    sztuczna sieć neuronowa
    continuous wavelet transform (CWT)
    multi-tool head
    artificial neural network
    Opis:
    This paper presents an analysis of the excavation torgue signal with the use of a Continuous Wavelet Transform. The article also presents results of preliminary research on utilising neural networks to identify excavating cutting tools type used in multi-tool excavating heads of mechanical coal miners. Selected wavelet coefficients were used as data to teach artificial neural network. The research is necessary to identify rock excavating process with a given head, and design adaptation system for control of mining process with such a head. The results of numerical analyses conducted with the use of Neural Networks are presented.
    Artykuł przedstawia analizę sygnału momentu urabiania z wykorzystaniem ciągłej transformaty falkowej. Praca przedstawia ponadto rezultaty wstępnych badań nad wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej do oceny rodzaju narzędzi urabiających głowic wielonarzędziowych kombajnu górniczego. Do nauki sieci neuronowej wykorzystano wybrane współczynniki falkowe. Badania te niezbędne są do identyfikacji procesu urabiania w celu opracowania adaptacyjnego systemu sterowania pracą głowicy kombajnu. W artykule przedstawiono wyniki analiz numerycznych, wykorzystując sztuczne sieci neuronowe.
    Źródło:
    Mechanics and Control; 2010, 29, 4; 169-173
    2083-6759
    2300-7079
    Pojawia się w:
    Mechanics and Control
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja rodzaju i stopnia uszkodzenia zębów kół przekładni oparta na ciągłej transformacie falkowej i sieci neuronowej typu MLP - koncepcja wykorzystania danych z modelu i rzeczywistej przekładni
    Classification of kinds and degee of tooth gear fail by using continuous wavelet transform and MLP neural network - conception of using dates from the model and real gearbox
    Autorzy:
    Czech, P.
    Łazarz, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328338.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka
    przekładnia zębata
    sztuczna sieć neuronowa
    ciągła transformata falkowa
    diagnostics
    gear fault
    neural network
    continuous wavelet transform (CWT)
    Opis:
    W opracowaniu przedstawiono wyniki próby zastosowania sztucznej sieci neuronowej jako klasyfikatora rodzaju i stopnia uszkodzenia zębów kół w przekładni. Klasyfikator neuronowy oparto na sztucznej sieci neuronowej typu MLP. Dane wejściowe do klasyfikatora stanowiła macierz złożona z miar statystycznych otrzymanych z ciągłej analizy falkowej. Zidentyfikowany model przekładni zębatej pracującej w układzie napędowym oraz stanowisko mocy krążącej FZG posłużyły do generacji zbiorów uczących i testujących zastosowanych w eksperymencie.
    The work presents results of an experiment that employs the artificial neuronal network in the task of identification of kinds and degree of tooth failure. Neural Networks were based on the Multi Layer Perceptrons. 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 continuous wavelet transform. In the experiment the dynamic model of gearbox and power circulating gear testing machine was used as generator of data.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2007, 2(42); 75-82
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    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