Informacja

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

Wyszukujesz frazę "dynamic behaviour" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Faults detection in gas turbine rotor using vibration analysis under varying conditions
Autorzy:
Djaidir, B.
Hafaifa, A.
Kouzou, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/280621.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
default bearings
dynamic behaviour
faults detection
gas turbine
monitoring system
Opis:
Monitoring of rotating machines is a very important task in most industrial sectors, which requires a chosen number of performance indicators during the exploitation of such kind of equipments. Indeed, for understanding the undesirable phenomena complexity of the industrial systems under operation, a reliable and an accurate mathematical modeling is required to ensure the diagnosis and the control of these phenomena. This work proposes development of a fault monitoring system of a gas turbine type GE MS 3002 based on vibration analysis technique using spectral analysis tools. The obtained results prove the effectiveness of the presented monitoring tool approach which is applied on the gas turbine, for avoiding the operation under vibration mode and for generating optimal performance during the exploitation of the gas turbine.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2017, 55, 2; 393-406
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Faults detection in gas turbine using hybrid adaptive network based fuzzy inference systems
Autorzy:
Hadroug, N.
Hafaifa, A.
Kouzou, A.
Chaibet, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328706.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
faults detection
gas turbine
dynamic behaviour
adaptive network based fuzzy inference systems
ANFIS
detekcja błędów
turbina gazowa
zachowanie dynamiczne
Opis:
The main aim of the present paper is the implementation of a fault detection strategy to ensure the fault detection in a gas turbine which is presenting a complex system. This strategy is based on an adaptive hybrid neuro fuzzy inference technique which combines the advantages of both techniques of neuron networks and fuzzy logic, where, the objective is to maintain the desired performance of the studied gas turbine system in the presence of faults. On the other side, the representation of fuzzy knowledge in the learning neural networks has to be accurate to provide significant improvements for modeling of the studied system dynamic behavior. The results presented in this paper proves clearly that the proposed detection technique allows the perfect detection of the studied gas turbine malfunctions, furthermore it shows that the use of the proposed technique based on the Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System (ANFIS) approach which uses the adaptive learning mechanism of neuron networks and fuzzy inference techniques, can be a promising technique to be applied in several industrial application for faults detection.
Źródło:
Diagnostyka; 2016, 17, 4; 3-17
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