Informacja

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

Wyszukujesz frazę "multidimensional observation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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:
Wpływ niestacjonarności i przypadkowości obserwacji na ocenę stanu w wielowymiarowej diagnostyce maszyn
Condition assessment in unstationary working regime and random component of observation vector in multidimensional machinery diagnostics
Autorzy:
Cempel, Cz.
Krakowiak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327642.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
obserwacja wielowymiarowa
przekształcenie SVD
niestacjonarność obciążenia
vibration monitoring
multidimensional observation
symptoms preprocessing
singular value decomposition
SVD
Opis:
Symptomy diagnostyczne wielu diagnozowanych obiektów mają dużą wrażliwość na zakłócenia. Zatem symptomowa macierz obserwacji (SMO) ma składową przypadkową. Może to zachodzić z tytułu niekontrolowanej zmiany obciążenia. Ma to istotny wpływ na końcową ocenę stanu obiektu. Jako remedium w pracy zaproponowano uśrednianie początkowej wartości symptomów, a dopiero następnie zastosowanie rozkładu względem wartości szczególnych (SVD). Jak się okazuje to proste pociągnięcie może przynieść liczące się rezultaty w podwyższeniu stabilności i diagnostycznej informatywności wyników przetwarzania SMO.
Machine symptoms of condition of many diagnosed object have some sensitivity to disturbances, either of stochastic nature or as the load sensitivity, if machine works in nonstationary regime. As a remedy to this inconvenience we can apply the averaging of initial symptom value before classical application of singular value decomposition (SVD). As it is shown in the paper, this simple preprocessing can bring us the good result in the stability and diagnostic information value of applied symptoms.
Źródło:
Diagnostyka; 2006, 4(40); 19-25
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