Informacja

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

Wyszukujesz frazę "rolling element" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Comparison of advanced signal-processing methods for roller bearing faults detection
Autorzy:
Urbanek, J.
Barszcz, T.
Uhl, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/221168.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
fault detection
condition monitoring
rolling element bearing
wind turbine
Opis:
Wind turbines are nowadays one of the most promising energy sources. Every year, the amount of energy produced from the wind grows steadily. Investors demand turbine manufacturers to produce bigger, more efficient and robust units. These requirements resulted in fast development of condition-monitoring methods. However, significant sizes and varying operational conditions can make diagnostics of the wind turbines very challenging. The paper shows the case study of a wind turbine that had suffered a serious rolling element bearing (REB) fault. The authors compare several methods for early detection of symptoms of the failure. The paper compares standard methods based on spectral analysis and a number of novel methods based on narrowband envelope analysis, kurtosis and cyclostationarity approach. The very important problem of proper configuration of the methods is addressed as well. It is well known that every method requires setting of several parameters. In the industrial practice, configuration should be as standard and simple as possible. The paper discusses configuration parameters of investigated methods and their sensitivity to configuration uncertainties.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2012, 19, 4; 715-726
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Supervised and unsupervised learning process in damage classification of rolling element bearings
Nadzorowany i nienadzorowany proces uczenia w klasyfikacji uszkodzeń łożysk tocznych
Autorzy:
Strączkiewicz, M.
Czop, P.
Barszcz, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327924.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
fault classification
pattern recognition
rolling element bearing
multiple classifiers comparison
klasyfikacja uszkodzeń
rozpoznawanie wzorców
łożysko toczne
porównanie klasyfikatorów
Opis:
Damage classification plays a crucial role in the process of management in nearly every branch of industry. In fact, is becomes equally important as damage detection, since it can provide information of malfunction severity and hence lead to improvement of a production or manufacturing process. Within this paper selected supervised and unsupervised pattern recognition methods are employed for this purpose. The attention of the authors is given to assessment of selection, performance benchmarking and applicability of selected pattern recognition methods. The investigation is performed on the data collected using an experimental test grid and rolling element bearing with deteriorating condition of an outer race.
Klasyfikacja uszkodzeń odgrywa ważną rolę w procesie zarządzania w niemalże każdej gałęzi przemysłu. W rzeczywistości staje się ona równie istotna co samo wykrywanie uszkodzenia ponieważ pozwala określić stopień uszkodzenia, a co za tym idzie, poprawić efektywność zarządzania zakładem przemysłowym. W tym celu wykorzystano wybrane nadzorowane i nienadzorowane metody rozpoznawania wzorców. W artykule zwrócono uwagę na ocenę wyboru, porównanie wydajności oraz możliwości wykorzystania tych metod. Analiza przeprowadzona została na danych zgromadzonyh na eksperymentalnym stanowisku testowym, gdzie obserwowany jest stan łożyska tocznego z pogłębiającym się uszkodzeniem bieżni zewnętrznej.
Źródło:
Diagnostyka; 2016, 17, 2; 71-80
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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