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 "network diagnostics" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-14 z 14
    Tytuł:
    Problems of modelling toxic compounds emitted by a marine internal combustion engine in unsteady states
    Autorzy:
    Rudnicki, J.
    Zadrąg, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/259322.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    technical diagnostics
    diesel engine
    dynamic processes
    neural network
    Opis:
    Contemporary engine tests are performed based on the theory of experiment. The available versions of programmes used for analysing experimental data make frequent use of the multiple regression model, which enables examining effects and interactions between input model parameters and a single output variable. The use of multi-equation models provides more freedom in analysing the measured results, as those models enable simultaneous analysis of effects and interactions between many output variables. They can also be used as a tool in preparing experimental material for other advanced diagnostic tools, such as the models making use of neural networks which, when properly prepared, enable also analysing measurement results recorded during dynamic processes. The article presents advantages of the use of the abovementioned analytical tools and a sample application of the neural model developed based on the results of examination carried out on the engine research rig.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2014, 4; 57-65
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Neural Networks and Axial Flux for the Detection of Stator and Rotor Faults of an Induction Motor
    Autorzy:
    Ewert, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1193708.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    induction motor
    stator faults
    rotor faults
    diagnostics
    axial flux
    neural network
    Opis:
    The paper presents the possibility of using neural networks in the detection of stator and rotor electrical faults of induction motors. Fault detection and identification are based on the analysis of symptoms obtained from the fast Fourier transform of the voltage induced by an axial flux in a measurement coil. Neural network teaching and testing were performed in a MATLAB–Simulink environment. The effectiveness of various neural network structures to detect damage, its type (rotor or stator damage) and damage levels (number of rotor bars cracked or stator winding shorted circuits) is presented.
    Źródło:
    Power Electronics and Drives; 2019, 4, 39; 201-213
    2451-0262
    2543-4292
    Pojawia się w:
    Power Electronics and Drives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Effectiveness Analysis of Rolling Bearing Fault Detectors Based On Self-Organising Kohonen Neural Network – A Case Study of PMSM Drive
    Autorzy:
    Jankowska, Kamila
    Ewert, Pawel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1955971.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    PMSM
    rolling bearing
    electric drive diagnostics
    self-organising map
    shallow neural network
    Opis:
    Due to their many advantages, permanent magnet synchronous motors (PMSMs) are increasingly used in not only industrial drive systems but also electric and hybrid vehicle drives, aviation and other applications. Unfortunately, PMSMs are not free from damage that occurs during their operation. It is assumed that about 40% of the damage that occurs is related to rolling bearing damage. This article focuses on the use of Kohonen neural network (KNN) for rolling bearing damage detection in a PMSM drive system. The symptoms from the fast Fourier transform (FFT) and Envelope (ENV) Analysis of the mechanical vibration acceleration signal were analysed. The signal ENV was obtained by applying the Hilbert transform (HT). Two neural network functions are discussed: a detector and a classifier. The detector detected the damage and the classifier determined the type of damage to the rolling bearing (undamaged bearing, damaged rolling element, outer or inner race). The effectiveness of the analysed networks from the point of view of the applied signal processing method, map size, type of neighbourhood radius, distance function and the influence of input data normalisation are presented. The results are presented in the form of a confusion matrix, together with 2D and 3D maps of active neurons.
    Źródło:
    Power Electronics and Drives; 2021, 6, 41; 100-112
    2451-0262
    2543-4292
    Pojawia się w:
    Power Electronics and Drives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A Method to Support Diagnostics of Dynamic Faults in Networks of Interconnections
    Autorzy:
    Garbolino, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/226237.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    network of interconnections
    system-on-chip
    diagnostics
    MISR
    compaction
    signature
    Chinese remainder theorem
    Opis:
    The article is devoted to the method facilitating the diagnostics of dynamic faults in networks of interconnection in systems-on-chips. It shows how to reconstruct the erroneous test response sequence coming from the faulty connection based on the set of signatures obtained as a result of multiple compaction of this sequence in the MISR register with programmable feedback. The Chinese reminder theorem is used for this purpose. The article analyzes in detail the various hardware realizations of the discussed method. The testing time associated with each proposed solution was also estimated. Presented method can be used with any type of test sequence and test pattern generator. It is also easily scalable to any number of nets in the network of interconnections. Moreover, it supports finding a trade-off between area overhead and testing time.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2018, 64, 3; 407-420
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnosing of car engine fuel injectors damage using DWT analysis and PNN neural networks
    Diagnozowanie uszkodzeń wtryskiwaczy w silnikach spalinowych pojazdów przy użyciu analizy DWT i sieci neuronowych PNN
    Autorzy:
    Czech, P.
    Bąkowski, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/961458.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    internal combustion engine
    artificial neural network
    diagnostics
    silnik spalinowy
    sztuczna sieć neuronowa
    diagnostyka
    Opis:
    In many research centers all over the world nowadays works are being carried out aimed at compiling method for diagnosis machines technical condition. Special meaning have non-invasive methods including methods using vibroacoustic phenomena. In this article is proposed using DWT analysis and energy or entropy, which are a base for diagnostic system of fuel injectors damage in car combustion engine. There were conducted researches aimed at building of diagnostic system using PNN neural networks.
    W wielu ośrodkach naukowych na całym świecie trwają obecnie prace mające na celu opracowanie metod diagnozowania stanu technicznego maszyn. Szczególnego znaczenia nabierają metody nieinwazyjne, do których należą metody wykorzystujące zjawiska wibroakustyczne. W artykule zaproponowano wykorzystanie analizy DWT oraz energii lub entropii będących podstawą systemu diagnozującego występującą niesprawność wtryskiwaczy w silniku spalinowym samochodu. Przeprowadzono badania mające na celu budowę systemu diagnostycznego wykorzystującego sieci neuronowe typu PNN.
    Źródło:
    Transport Problems; 2013, 8, 3; 85-91
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The functioning of e-maintenance services in selected devices of the building industry
    Funkcjonowanie usług typu e-maintenance na przykładzie urządzeń branży budowlanej
    Autorzy:
    Zasadzień, M.
    Szczęśniak, B.
    Midor, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1205785.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    maintenance
    diagnostics
    digging machine
    prevention
    repair
    network
    ICT
    utrzymanie ruchu
    diagnostyka
    koparka
    zapobieganie
    naprawa
    Opis:
    In this article the existing solutions within the scope of e-maintenance services for machines used in the construction industry have been presented. The major factors influencing the quality of e-maintenance services from the point of view of the service recipient, i.e. the user of a machine, have been identified. Owing to the conducted analysis, it was also possible to formulate auxiliary assumptions for creating and modifying a technology for equipment remote diagnosis and monitoring.
    W prezentowanym artykule przedstawiono i porównano istniejące rozwiązania z zakresu usług świadczonych w ramach koncepcji e-maitnenace stosowanych w maszynach wykorzystywanych w przemyśle budowlanym. Zidentyfikowano najważniejsze czynniki wpływające na jakość usług e-maintenance z punktu widzenia odbiorcy usługi, czyli użytkownika maszyny. Dzięki przeprowadzonej analizie, możliwe było także sformułowanie założeń pomocnych przy tworzeniu i modyfikacji technologii zdalnego diagnozowania i monitoringu urządzeń.
    Źródło:
    Management Systems in Production Engineering; 2013, 1 (9); 31-36
    2299-0461
    Pojawia się w:
    Management Systems in Production Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Concept of Calculating the Water Distribution System as a Repeatable Process with Elements of Diagnostics Using Neural Modeling
    Autorzy:
    Dawidowicz, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174897.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    water distribution system
    hydraulic calculation
    process diagnostics
    evaluation of calculation results
    artificial neural network
    Opis:
    Calculations of water distribution systems are most often performed many times because the correct solution from a technical point of view is rarely obtained after the first calculation run; hence, we can talk about a multistage calculation process. In connection with this, the calculation process of computer water distribution systems can be additionally supplemented with elements of process diagnostics. Diagnostic activities should be carried out using numerical algorithms, which can be a complement to classical hydraulic calculations of water distribution systems. The condition for reliable functioning of the diagnostic system formulated in this way is the efficient detection of computational irregularities. For this purpose, diagnostic problems were defined for the water pipes and the connection nodes in the water distribution system. The proposed diagnostic tests analyze the calculation results and indicate whether the solution is correct or, if irregularities are detected, suggest a way to solve the problem. Diagnostic tests are carried out using artificial neural networks.
    Źródło:
    Rocznik Ochrona Środowiska; 2022, 24; 493--504
    1506-218X
    Pojawia się w:
    Rocznik Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimization of a set of thermovision image features with the use of evolutionary algorithms
    Optymalizacja zbioru cech obrazów termowizyjnych z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych
    Autorzy:
    Fidali, M.
    Urbanek, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329156.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka
    termowizja
    algorytm ewolucyjny
    sztuczna sieć neuronowa
    diagnostics
    infrared thermography
    evolutionary algorithm
    neural network
    Opis:
    Extraction of diagnostic information from the thermovision images is connected with analysis and evaluation of a huge amount of different diagnostic features which could cause problems with efficient assessment of technical state due to informational noise. In the paper, application of an evolutionary algorithm for optimization of a set of diagnostic features has been presented. In the case of assessment of selected optimal features, neural classifier has been used. A set of 259 features has been considered. Classification results have shown that the evolutionary algorithm can be applied in selection of relevant diagnostic features. Efficiency of classifier has come to more than 92%.
    Ocena stanu technicznego maszyn na podstawie obrazów termowizyjnych wymaga ich analizy i wyznaczenia zwykle dużej liczby różnych cech diagnostycznych, które mogą utrudniać efektywną diagnozę ze względu na szum informacyjny. W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do optymalizacji zbioru 259 cech diagnostycznych. Do oceny zoptymalizowanego zbioru cech posłużono się klasyfikatorem neronalnym. Wyniki klasyfikacji potwierdzają przydatność zastosowania algorytmów ewolucyjnych do wyboru cech relewantnych. Sprawność klasyfikacji była większa niż 92%.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2009, 1(49); 7-12
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A patient walk-data-record modelling using a spline interpolation method
    Autorzy:
    Chandzlik, S.
    Piecha, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/332939.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    szkolenia sieci neuronowych
    automatyzacja diagnostyki medycznej
    neural network training
    conclusion-making systems
    medical diagnostics automation
    Opis:
    The paper describes an analytical method of data record description that allows converting samples of discrete data record into continuous function. This operation allows re-sampling the data record with a sampling rate that is adequate to step duration. The record length is limited to an efficient size for training the Conclusion-Making Unit (CMU). Various options available in the PSW equipment [6], [7] give the user many aims in putting diagnosis anyhow, due to simplification of the CMU training process several methods for data records modifications are considered.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2002, 3; MI153-159
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Concept of diagnostics of energy networks by means of vision system
    Koncepcja diagnostyki sieci energetycznych z zastosowaniem systemów wizyjnych
    Autorzy:
    Wronkowicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329448.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    energy network
    damage
    diagnostics
    vision system
    UAV
    camera
    sieć energetyczna
    uszkodzenie
    diagnostyka
    system wizyjny
    kamera
    Opis:
    In diagnostics of power grids a very important role is played by vision methods. Currently, a relatively new technique is the use of modern, autonomous devices for images acquisition, which are further analysed. The paper presents an overall division of power grids, discussion on the most common damages and effects of failures in these networks. Examples of currently used diagnostic methods of energy networks are presented and examples resulting from a review of modern vision techniques (methods of image acquisition and analysis) are listed. However, it can be noticed that there is still a need of further developing these techniques and striving for automatisaton of the diagnosing process. The paper contains a description of a concept of diagnostic method of energy networks, which includes the application (usage) of an autonomous, unmanned aerial vehicle to obtain the data. Some techniques of artificial intelligence for automated reasoning about the energy networks condition are planned to be applied.
    W diagnostyce sieci energetycznych bardzo dużą rolę ogrywają metody wizyjne. Obecnie, stosunkowo nową techniką jest zastosowanie nowoczesnych, autonomicznych urządzeń do pozyskiwania obrazów sieci w celu ich dalszej analizy. W niniejszym artykule przedstawiono ogólny podział sieci energetycznych, omówiono najczęściej występujące uszkodzenia oraz skutki awarii w tych sieciach. Przedstawiono przykłady obecnie stosowanych metod diagnostyki sieci energetycznych i wymieniono przykłady z przeglądu nowoczesnych technik wizyjnych (sposób akwizycji obrazów i ich analiza). Zauważyć jednak można potrzebę dalszego rozwoju tych technik oraz dążenia do automatyzacji procesu diagnostyki. W artykule opisano koncepcję metody diagnostyki sieci energetycznych zawierającej zastosowanie autonomicznego, bezzałogowego statku latającego do pozyskiwania danych. Planowane jest zastosowanie różnych technik sztucznej inteligencji w celu automatycznego wnioskowania o stanie sieci energetycznych.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2014, 15, 2; 13-18
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelling the data record of a patient walk by langrange-polynomial method
    Autorzy:
    Chandzlik, S.
    Piecha, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/332944.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    szkolenia sieci neuronowych
    automatyzacja diagnostyki medycznej
    neural network training
    conclusion-making systems
    medical diagnostics automation
    Opis:
    Various options available in PSW footprint and walking characteristics measuring equipment [6], [7], give the user many aims in putting diagnosis. A Conclusion-Making Unit (CMU) that has been described in this paper supports the diagnosis automation procedures. Due to simplifying the CMU training process some affords in a field of the input record length reduction have been undertaken. The paper describes an analytical method of the data record description that allows converting discrete data samples into continuous function. This way a redigitalisation of the record can be done, where sampling period is matched with the walk length. This normalization allows reducing the data record length used for fast training of the CMU.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2002, 3; MI143-152
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnosing the technical condition of planetary gearbox using the artificial neural network based on analysis of non-stationary signals
    Diagnozowanie stanu technicznego przekładni planetarnej z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej opartej na metodach analizy sygnałów niestacjonarnych
    Autorzy:
    Popiołek, K.
    Pawlik, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328243.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    vibroacoustic diagnostics
    order analysis
    neural network
    planetary gearbox
    diagnostyka wibroakustyczna
    analiza rzędów
    sieć neuronowa
    przekładnia planetarna
    Opis:
    This paper deals with the problem of diagnosing the technical condition of a planetary gearbox operating at variable load. The severity of the subject and related difficulties were discussed. Theoretical basis of analysis of non-stationary signals (order analysis) and its use in signal resampling was also presented. The paper tests the functionality of the planetary gearbox diagnostics method. The Multilayer Perceptron Network was used to identify and classify the damage. The network’s learning vectors were built on the basis of order analysis results and measurements of the planetary gearbox load. The functionality of two-layer and three-layer unidirectional artificial neural network was also analysed for potential use in diagnosing the technical condition of planetary gears.
    Praca podejmuje tematykę diagnostyki stanu technicznego przekładni planetarnej pracującej przy zmiennych warunkach obciążenia. Omówiono w niej istotność podjętego tematu i trudności z nim związane. Przedstawiono również teoretyczne podstawy metody analizy sygnałów niestacjonarnych - analizy rzędów oraz jej zastosowanie przy użyciu metody przepróbkowania sygnału. W artykule zbadano funkcjonalność metody diagnozowania stanu technicznego przekładni planetarnej. Do identyfikacji oraz klasyfikacji uszkodzeń wykorzystano wielowarstwową sieć perceptronową. Wektory uczące sieci zbudowano na podstawie wyników analizy rzędów oraz pomiarze obciążenia przekładni. Przeprowadzono również analizę funkcjonalności sztucznej sieci neuronowej o architekturze dwuwarstwowej oraz trójwarstwowej jednokierunkowej, pod kątem wykorzystania do diagnozowania stanu technicznegoprzekładni planetarnej.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2016, 17, 2; 57-64
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Vibration-based identification of engine valve clearance using a convolutional neural network
    Autorzy:
    Tabaszewski, Maciej
    Szymański, Grzegorz M.
    Nowakowski, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2124718.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    combustion engine
    diagnostics
    vibration
    machine learning
    convolutional network
    silnik spalinowy
    diagnostyka
    drgania
    uczenie maszyny
    splotowa sieć neuronowa
    Opis:
    Contemporary operation-related requirements for combustion engines force the necessity of ongoing assessment of their in operation technical condition (e.g. marine engines). The engine efficiency and durability depend on a variety of parameters. One of them is valve clearance. As has been proven in the paper, the assessment of the valve clearance can be based on vibration signals, which is not a problem in terms of signal measurement and processing and is not invasive into the engine structure. The authors described the experimental research aiming at providing information necessary to develop and validate the proposed method. Active experiments were used with the task of valve clearance and registration of vibrations using a three-axis transducer placed on the engine cylinder head. The tests were carried out during various operating conditions of the engine set by 5 rotational speeds and 5 load conditions. In order to extract the training examples, fragments of the signal related to the closing of individual valves were divided into 11 shorter portions. From each of them, an effective value of the signal was determined. Obtained total 32054 training vectors for each valve related to 4 classes of valve clearance including very sensitive clearance above 0.8 mm associated with high dynamic interactions in cylinder head. In the paper, the authors propose to use a convolutional network CNN to assess the correct engine valve clearance. The obtained results were compared with other methods of machine learning (pattern recognition network, random forest). Finally, using CNN the valve clearance class identification error was less than 1% for the intake valve and less than 3.5% for the exhaust valve. Developed method replaces the existing standard methods based on FFT and STFT combined with regression calculation where approximation error is up to 10%. Such results are more useful for further studies related not only to classification, but also to the prediction of the valve clearance condition in real engine operations.
    Źródło:
    Archives of Transport; 2022, 61, 1; 117--131
    0866-9546
    2300-8830
    Pojawia się w:
    Archives of Transport
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Synthesis of intellectual subsystems of dynamic diagnosis of the condition of turbine units thermal power
    Synteza inteligentnego podsystemu dynamicznej diagnostyki stanu turbogeneratorów elektrowni cieplnych
    Autorzy:
    Suleimenov, A.
    Suleimenov, B.
    Zhirnova, O.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408537.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    technical diagnostics
    intelligent technologie
    expert system
    fuzzy system
    neural network
    diagnostyka techniczna
    inteligentna technologia
    system ekspercki
    system rozmyty
    sieć neuronowa
    Opis:
    Technique of creating a sub-line diagnostics status turbine unit thermal power plant based on an analysis of its diagnostic features. Rapid assessment of the technical state of turbine unit allows an early stage to detect the possibility of an emergency and to localize it. It involves the integration of the subsystems of the existing process control system (PCS), which will allow more efficient use of its information, hardware and software. Evaluation of the technical condition of the turbine unit thermal power plant is proposed to determine the use of modern intelligent technologies. The proposed method was used in the development of rapid diagnostic subsystems technical state of turbine of thermal power in Almaty.
    Zaproponowano metodykę opracowania podsystemu dynamicznej diagnostyki stanu turbogeneratora elektrowni cieplnej, która bazuje na analizie jego cech diagnostycznych. Dynamiczna ocena technicznego stanu turbogeneratora pozwala na wykrycie we wczesnym stadium awaryjnych sytuacji i jej lokalizacji. Proponuje się integrację tego podsystemu z istniejącym systemem automatycznego sterowania procesem technologicznym, co pozwoli bardziej efektywnie wykorzystać jego informacyjne, techniczne i programowe zabezpieczenia. Ocena technicznego stanu turbogeneratora elektrowni cieplnej proponuje się określić z wykorzystaniem współczesnych technologii inteligentnych. Zaproponowana metodyka była wykorzystana przy opracowaniu podsystemu diagnostyki dynamicznej stanu technicznego turbogeneratora w elektrowni cieplnej w Ałmaty.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 2; 40-43
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-14 z 14

      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