Informacja

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

Wyszukujesz frazę "singular value decomposition" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-9 z 9
Tytuł:
Generalized singular value decomposition in multidimensional condition monitoring of systems
Uogólniony rozkład wartości szczególnych w wielowymiarowej diagnostyce stanu systemów
Autorzy:
Cempel, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329250.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
stan techniczny
wielowymiarowość
uogólnione SVD
przestrzeń uszkodzeń
przestrzeń obserwacji
podobieństwo stanu
machine condition
multidimensional
generalized SVD
observation space
fault space
condition similarity
Opis:
With the modern metrology, we can measure almost all variables in the phenomenon field of a working machine, and much of measuring quantities can be symptoms of machine condition. On this basis, we can form the symptom observation matrix (SOM) for condition monitoring. From the other side we know that contemporary complex machines may have many modes of failure, so called faults, which form the fault space. This multidimensional problem is not a simple one, even if we apply some modern tool like SVD for the fault extraction purpose. So the question remains if one can learn considering similar problem when having SOM of similar machine observed just before. In this way, we can consider the application of generalized GSVD to the machine condition monitoring problems, and uncover some new possibilities.
Obecnie potrafimy mierzyć większość procesów pola zjawiskowego pracującej maszyny, a wiele z tych procesów może dostarczyć symptomów jej stanu technicznego. Wychodząc stąd możemy tworzyć symptomową macierz obserwacji (SOM) do celów diagnostyki maszyn, czyli oceny ewolucji jej stanu technicznego w czasie życia [theta]. Ale współczesne maszyny mają wiele uszkodzeń rozwijających się współbieżnie, stąd tez propozycja diagnostyki wielowymiarowej i zastosowania rozkładu (SVD), co pokazano już w wielu pracach. Powstaje pytanie czy potrafimy uzyskana wiedzę wykorzystać i nauczyć się diagnozować lepiej maszyny, które już są rozpoznane diagnostycznie za pomocą SVD. Taki właśni problem postawiono stosując uogólniony rozkład SVD, umożliwiający porównanie dwu macierzy obserwacji, znanej uprzednio i właśnie rozwijającej się. Tak możliwość istnieje, a stawia przed nami nowe wymogi nauczenia się nowej semantyki wspólnego języka GSVD.
Źródło:
Diagnostyka; 2008, 3(47); 23-30
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Double Singular Value Decomposition (SVD) Of Symptom Observation Matrix In Machine Condition Monitoring
Zastosowanie podwójnego rozkładu wartości szczególnych (SVD) do symptomowej macierzy obserwacji w diagnostyce maszyn
Autorzy:
Cempel, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329060.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
wielowymiarowość
macierz symptomowej obserwacji
rozkład wartości szczególnych
multidimensionality
symptom observation matrix
singular value decomposition
Opis:
Application of SVD to fault extraction from the machine symptom observation matrix (SOM) seems to be validated enough by means of data taken from real diagnostic cases. But sometimes the number of observations, i.e. rank of the SOM is low, what may influence obtained results and subsequent diagnostic decision. This was the reason to look for additional improvement by the second application of SVD to generalized fault matrix obtained by the first SVD. The result is strange, no accuracy increase flows from the application of the second SVD, independently of the SOM rank. This needs further deliberations and rethinking.
Korzyści zastosowania SVD w wielowymiarowej diagnostyce maszyn są potwierdzone przez wielu autorów. Jednak dla małej ilości obserwacji, kiedy rząd symptomowej macierzy obserwacji jest niski, wyniki mogą wydawać się nieprecyzyjne, co może wpływać na wynikowa decyzje diagnostyczną. Zatem zastosowano podwójny rozkład SVD w skrajnych przypadkach wziętych z praktyki diagnostycznej, kilkunastu i kilkuset obserwacji. Otrzymany rezultat zaprzecza początkowej supozycji, dodatkowe zastosowanie SVD nie daje żadnego wzrostu dokładności obliczeń uogólnionych symptomów. Przy okazji tych badań podwójnego SVD łatwo było skonstruować nowy uogólniony symptom wskazujący na występowanie dwu liczących się uszkodzeń w obserwowanym obiekcie, co może być istotne w sytuacjach nadzory złożonych obiektów.
Źródło:
Diagnostyka; 2010, 1(53); 3-12
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting the global and partial system condition by means of multidimensional condition monitoring methods
Prognozowanie globalnego i cząstkowego stanu za pomocą metod wielowymiarowej diagnostyki maszyn
Autorzy:
Cempel, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/280840.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
condition monitoring
multidimensional observation
singular value decomposition
generalized fault symptoms
grey models
forecasting
Opis:
Machines have many faults which evolve during their operation. If one observes some number of symptoms during the machine operation, it is possible to capture fault oriented information. One of the methods to extract fault information from such a symptom observation matrix is to apply the Singular Value Decomposition (SVD), obtaining in this way the generalized fault symptoms. The problem of this paper is to find if the total damage symptom, being a sum of all generalized symptoms is the best way to infer on machine condition or is it better to use the first generalized symptom for the same purposes. There were some new software created for this purpose, and two cases of machine condition monitoring considered, but so far it is impossible to state that one of the inference methods is better. Moreover, it seems to the author that both inference methods are complimentary for each other, and should be used together to increase the reliability of diagnostic decision.
Maszyny mają wiele uszkodzeń, które ewoluują podczas ich pracy (życia). Jeśli obserwujemy pewną liczbę symptomów stanu podczas pracy maszyny, to jesteśmy w stanie uchwycić informację uszkodzeniową zorientowaną, za pomocą tzw. symptomowej macierzy obserwacji (SOM). Jedną z metod dalszej ekstrakcji tej informacji diagnostycznej jest zastosowanie rozkładu według wartości szczególnych (SVD) do SOM. Problem postawiony w tej pracy polega na rozstrzygnięciu kwestii, czy w diagnostyce stanu używać uogólnionego symptomu całkowitego uszkodzenia maszyny, czy też posłużyć się tylko uogólnionym symptomem dominującego uszkodzenia. W tym celu stworzono dodatkowe oprogramowanie, dzięki któremu pokazano, że takie dychoto- miczne postawienie kwestii nie jest niewłaściwe. Najlepiej używać obydwa symptomy uogólnione, wtedy nasza wiedza o stanie maszyny jest pełniejsza.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2008, 46, 4; 777-797
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Singular spectrum analysis as a smoothing method of load variability
Analiza widma szczególnego jako metoda wygładzania zmienności obciążenia
Autorzy:
Cempel, C.
Tabaszewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327782.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka
rozkład na wartości szczególne
analiza widma szczególnego
condition monitoring
singular value decomposition
singular spectrum analysis
Opis:
Application of SVD to fault extraction from the machine symptom observation matrix (SOM) seems to be validated enough, especially by data taken from many real diagnostic cases. However, frequently we have situation of varying machine load during the production process, where by observed primary symptoms are influenced greatly. This concerns generalized symptoms too, so decision making process and forecasting is disturbed. But we can apply some new data smoothing procedure called singular spectrum analysis (SSA), to eliminate load influenced symptom fluctuation, and obtain the machine wear trend only. This seems to be true, as it was shown in the paper, but special care should be taken to choose smoothing approximation order properly.
Zastosowanie rozkładu SVD do wydobycia informacji o uszkodzeniu z symptomowej macierzy obserwacji (ang. SOM) wydaje się być wystarczająco uzasadnione, szczególnie dla danych pochodzących z wielu rzeczywistych przypadków diagnostycznych. Jednakże w wielu przypadkach mamy do czynienia z sytuacją zmiennych obciążeń maszyny podczas procesu produkcji, silnie wpływających na obserwowane symptomy. Dotyczy to także symptomów uogólnionych, co utrudnia proces podejmowania decyzji i prognozowania. Możemy jednak zastosować pewną nową procedurę wygładzania nazywaną analizą widma szczególnego (ang. SSA), aby wyeliminować obciążenia wpływające na fluktuacje symptomu i otrzymać tylko trend zużycia maszyny. Wydaje się to być prawdą, jak zostało pokazane w pracy, jednak z zachowaniem szczególnej uwagi w poprawnym wyborze rzędu przybliżenia w procedurze wygładzania.
Źródło:
Diagnostyka; 2010, 4(56); 3-8
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Singular values of symptom observation matrix of a system in operation as indicators of system damage
Wartości szczególne symptomowej macierzy obserwacji eksploatowanego systemu mechanicznego jako wskaźniki zużycia
Autorzy:
Cempel, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328051.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
stan maszyny
symptomowa macierz obserwacji
dekompozycja SVD
ewolucja wartości szczególnych
machine condition
symptom observation matrix
singular value decomposition
evolution of singular values
Opis:
The last paper of the present author [19] was concerned with multidimensional condition monitoring of the machines and the application of singular value decomposition (SVD). It was shown there, the immunity of singular values against uncontrolled load change, and they are also some measures of damage intensity. Following this, a simple model of singular value evolution has been proposed here and tested by means of three cases of real diagnostics in industry. It was found that postulated linear growth of singular value is good approximation of its real behavior and the same concerns the exponential growth of singular values product. Moreover this measures are sensitive to the redundancy of observation space and can depict clearly a lifetime when real damage in a monitored system starts. These properties seem to be much wanted in condition monitoring, so further investigations are planned.
Ostatnia praca autora [19] pokazuje zastosowanie rozkładu wartości szczególnych symptomowej macierzy obserwacji w diagnostyce maszyn. Pokazano tam, że ewolucja wartości szczególnych rozkładu w czasie życia maszyny jest niewrażliwa na wahania obciążenia roboczego systemu. Zatem w obecnej pracy zaproponowano liniowy model ewolucji wartości szczególnych i ekspotencjalny model dla ich iloczynu. Porównania tych modeli z rzeczywistym przebiegiem wartości szczególnych eksploatowanych maszyn pokazują, że dla przypadku liniowego zużycia jest to dobry model, natomiast często widać skoki poziomu w ewolucji wartości szczególnej. Może to świadczyć o pojawieniu się dodatkowego uszkodzenia, bądź o przejściu zużycia do bardziej intensywnej fazy rozwoju. Planuje się, zatem przeprowadzić dalsze badania celem wyjaśnienia szczegółowego zachowania wartości szczególnych.
Źródło:
Diagnostyka; 2011, 4(60); 27-38
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Skalowanie obserwacji w wielowymiarowej diagnostyce maszyn niestacjonarnych
Multidimensional vibration condition monitoring of nonstationary systems in operation by symptom rescaling
Autorzy:
Cempel, C.
Tabaszewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328071.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka wielouszkodzeniowa
symptomowa macierz obserwacji
SMO
rozkład wartości szczególnych
SVD
reskalowanie SMO
symptom observation matrix
multi fault observation
singular value decomposition
symptom rescaling
Opis:
Wiele obiektów krytycznych pracuje niestacjonarnie, a większość symptomów stanu technicznego zależy co najmniej od chwilowego obciążenia i warunków pracy. Zatem diagnostyka takich obiektów powinna mieć możliwość reskalowania odczytów symptomów do obciążenia znamionowego. Praca pokazuje taką możliwość dla przypadku wielowymiarowej symptomowej macierzy obserwacji, uzupełniając w ten sposób możliwości diagnozowania wielowymiarowego na przypadek niestacjonarnej pracy obiektów krytycznych.
Many critical mechanical systems operate in a nonstationary regime (load), and many observed symptoms of its condition depend in a some way on a system load and/or environmental conditions. Hence the condition monitoring of a such systems ought to have some possibility of rescaling of observed symptoms to a standard load condition. This paper shows such a possibility of a symptoms rescaling in application to multidimensional vibration condition monitoring. It is shown on some real example of vibration condition monitoring, that rescaling of symptoms can make more reliable the assessment of current system condition, as well as its prognosis.
Źródło:
Diagnostyka; 2005, 34; 23-30
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pewność diagnozy stanu maszyn w podejściu jedno i wielowymiarowym
Reliability of condition assessment in a single and multi dimensional approach
Autorzy:
Krakowiak, M.
Cempel, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328628.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
wielowymiarowość
macierz obserwacji
symptom
czas resztkowy
niezawodność symptomowa
dekompozycja SVD
symptoms of condition
observation matrix
singular value decomposition (SVD)
symptom reliability
residual life
Opis:
W pracy przedstawiono problematykę związaną z badaniami możliwości wielowymiarowej diagnostyki stanu maszyn. Zaprezentowano przejście od macierzy obserwacji diagnostycznej obiektu i wykorzystanie dostępnych narzędzi wnioskowania diagnostycznego w środowisku Matlak. Pokazano między innymi wyznaczenie wartości granicznych symptomu i prognozy. W pracy porównano rezultaty uzyskane po zastosowaniu prognozy najpierw jedno a następnie wielowymiarowej, aby w końcowej fazie ocenić zysk wielowymiarowości w diagnostyce wybranych obiektów.
The paper presents introductory consideration of the reliability of condition assessment, when using one symptom approach against the symptom observation matrix in the multidimensional condition monitoring. The comparison was made by using some software for condition assessment and forecasting prepared in the MATLAB environment, and basing on real symptoms used in vibration condition monitoring of the railroad diesel engines. The residual system life time was used as the quantity of comparison in a single and multi dimensional case. It was found in a given case, that multidimensionality can give us more reliability of assessment of the engine residual life.
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 32; 125-134
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The global and partial system condition assessment in multidimensional condition monitoring
Całkowita i cząstkowa ocena stanu w wielowymiarowej diagnostyce maszyn
Autorzy:
Cempel, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327240.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
nadzorowanie stanu
obserwacja wielowymiarowa
rozkład SVD
symptomy uogólnione
szare modele
prognozowanie
pewność decyzji
condition monitoring
multidimensional observation
singular value decomposition
generalized fault symptoms
grey models
forecasting
decision reliability
Opis:
Machines have many faults which evolve during its life (operation). Observing some number of symptoms during the machine operation it is possible to capture needed fault oriented information. One of the methods to extract fault information from such symptom observation matrix (SOM) is to apply the singular value decomposition (SVD), obtaining in this way the generalized fault symptoms. The problem of this paper is to use the total damage symptom, being a sum of all generalized symptoms. Also we will use the first generalized symptom as the dominating fault symptom, to infer better on machine condition. There was some new software created for this purpose, and some cases of machine condition monitoring have been considered as examples. Considering these it seems to the author, that both generalized symptoms should be used for the inference on machine condition. They are complimentary each other in some way, and should be used together to increase the reliability of diagnostic decision.
Maszyny mają wiele uszkodzeń, które ewoluują w trakcie ich pracy. Jeżeli obserwujemy pewną liczbę dobranych symptomów w trakcie życia obiektu możemy tą informację o uszkodzeniach wychwycić w zapisie symptomowej macierzy obserwacji (SOM). Ekstrakcja tej informacji uszkodzeniowej jest możliwa za pomocą procedury SVD, która wyodrębnia poszczególne uogólnione symptomy związane z niezależnymi uszkodzeniami w maszynie. Zazwyczaj mamy sytuacje jednego dominującego symptomu i nasze wnioskowanie diagnostyczne może być związane z tym dominującym symptomem, lub też z tzw. uszkodzeniem całkowitym jako suma wszystkich uogólnionych symptomów. Problemem pracy jest właśnie pytanie; czy wziąć pod uwagę jedynie dominujące uszkodzenie, czy też całkowite. Okazuje się z kilku przykładów, że większą pewność decyzji diagnostycznej uzyskamy jeżeli w weźmiemy pod uwagę oba symptomy, symptom całkowitego uszkodzenia jak i dominujący symptom.
Źródło:
Diagnostyka; 2009, 4(52); 23-34
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementing multidimensional inference capability in vibration condition monitoring
Wprowadzenie wnioskowania wielowymiarowego do diagnostyki drganiowej
Autorzy:
Cempel, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328107.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
obserwacja wielowymiarowa
macierz symptomowej obserwacji
rozkład względem wartości szczególnych
uogólnione symptomy uszkodzeń
niezawodność symptomowa
wartość graniczna
multidimensional observation
symptom observation matrix
singular value decomposition
generalized fault symptoms
symptom reliability
symptom limit value
condition inference agent
Opis:
Contemporary measuring technology in condition monitoring of critical systems allow us to form diagnostic symptom observation vector, with components different physically, and to extract fault information from such created symptom observation matrix. This is possible by using singular value decomposition algorithm and specially written program, which enable also to optimize the dimensionality of symptom observation vector, and to extract needed diagnostic information. We can use as the next, the concept of symptom reliability and symptom hazard rate to calculate the symptom limit value, for system maintenance planning and execution. It seems to be possible to perform these task in an autonomous way, and adding also the knowledge base and learning loop, creating in this way some first approach to Condition Inference Agent (CIA).
Współczesne technologie pomiarowe w diagnostyce obiektów krytycznych pozwalają nam formułować bardzo bogaty wektor obserwacji diagnostycznej obiektu, ze składowymi o różnej naturze fizykalnej. Uformowana w ten sposób macierz symptomowej obserwacji zawiera informację o wielowymiarowej przestrzeni uszkodzeń rozwijającej się w czasie życia obiektu. Jak się okazuje, ekstrakcja tej informacji jest możliwa przez zastosowanie rozkładu względem wartości szczególnych (SVD). Możemy w ten sposób formułować uogólnione symptomy uszkodzeń, a uwzględniając koncepcję niezawodności symptomowej wyznaczyć wartość graniczną symptomu dla bezpiecznej eksploatacji. Możliwa jest też informacyjna ocena pierwotnie mierzonych symptomów i optymalizacja wektora obserwacji. W ten sposób można zwolna myśleć o projekcie samodzielnego agenta diagnostycznego - CIA.
Źródło:
Diagnostyka; 2005, 34; 7-14
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-9 z 9

    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