Informacja

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

Wyszukujesz frazę "rolling element bearings" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Diagnostyka łożysk z zastosowaniem ciągów sum składowych bispektrów krótkoczasowych
Bearings diagnostics based on sequences of sum values of short-time bispectra
Autorzy:
Wysogląd, Bogdan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/530963.pdf
Data publikacji:
2019-09-10
Wydawca:
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Raciborzu
Tematy:
signal analyses
bispectra
rolling element bearings
vibration signals
Opis:
The paper presents the identification of rolling element bearings faults based on sequences of sum values of short-time bispectra estimated for subsequent vibration signal windows. Identification of faults in roller bearings was performed on the basis of results obtained from a spectral analysis of received sequences sum values of short-time bispectral modules. According to generation models of vibration signals of damaged roller bearings, in the spectrum of a sequence of feature values, one should observe an increase in component power values by frequencies that are characteristic of faults in bearing and its harmonics. The obtained results of signal analyses for typical faults of roller bearings confirmed the efficiency of the developed method of roller bearings diagnostics.
Źródło:
Eunomia – Rozwój Zrównoważony – Sustainable Development; 2019, 1(96); 101-113
1897-2349
2657-5760
Pojawia się w:
Eunomia – Rozwój Zrównoważony – Sustainable Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of some advanced signal processing techniques for rolling element bearing fault detection
Zastosowanie zaawansowanych metod analizy sygnału w wykrywaniu uszkodzeń elementów tocznych łożysk
Autorzy:
Yiakopoulos, C.
Antoniadis, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328017.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka łożysk
ślepa separacja sygnałów
sieci neuronowe
defective rolling element bearings
neural networks
Opis:
Vibration response of rotating machines is typically mixed and corrupted by a variety of interfering sources and noise, leading to the necessity for the isolation of the useful signal components. A relevant frequently encountered industrial case is the need for the separation of the vibration responses of the same type of bearings inside the same machine. For this purpose, a Blind Source Separation procedure is applied, based on the maximization of the information transferred in a neural network structure. As has been proven, this approach is quite effective in separating signals with super-Gaussian distributions, as it is the case of the vibration response of defective rolling element bearings. The role of the non-linear sigmoid function used in the neural network of the method is discussed and the Kullback-Leibler information divergence is considered as a tool to adapt this non-linearity to the bearing distributions considered. The effectiveness of the method is demonstrated in an experimental application, where a class of optimum non-linear functions is compared to the classical logistic function.
Sygnał drganiowy maszyn wirujących jest zazwyczaj zakłócony przez interferujące z nim sygnały innych źródeł oraz zakłócenia, co prowadzi do potrzeby ekstrachowania użytecznych składowych takiego sygnału. Często spotykanym w praktyce przemysłowej przypadkiem jest potrzeba separacji sygnałów drganiowych pochodzących od łożysk tego samego typu znajdujących się w tej samej maszynie. Do tego celu zastosowano procedurę ślepej separacji sygnałów wykorzystującą maksymalizację informacji przenoszonej przez strukturę sieci neuronowej. Zostało udowodnione, że w przypadku analizy sygnału wibroakustycznego generowanego przez uszkodzony element łożyska tocznego, takie podejście do separacji sygnałów może być efektywne przy założeniu ich super-gaussowskiego rozkładu. Rozważono możliwość adaptacji nieliniowej funkcji sigmoidalnej i dywergencji informacji Kullback-Leibler'a jako narzędzi wykrywania nieliniowości w sygnałach. W celu dostosowania nieliniowości do rozkładów sygnałów łożysk wykorzystywano nieliniową funkcję sigmoidalną oraz rozbieżność informacji Kullback-Leibler'a. Efektywność przedstawionej metody została zaprezentowana na przykładzie, w którym klasa optymalnych nieliniowych funkcji jest porównywana z klasycznymi funkcją logistyczną.
Źródło:
Diagnostyka; 2005, 36; 33-38
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