Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kania, Bartosz" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Digital approach to thermionic emission current to voltage conversion for high-voltage sources of electrons
Cyfrowe podejście do metody konwersji natężenia prądu termoemisji elektronowej na napięcie dla wysokonapięciowych źródeł elektronów
Autorzy:
Kania, Bartosz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174741.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
electron emission
electron source
control system synthesis
digital control
emisja elektronów
źródło elektronów
synteza systemu sterowania
sterowanie cyfrowe
Opis:
The thermionic emission current is used in many vacuum devices such as evaporators, rare gas excimers, or electron beam objects for highenergy physics. The stability of the thermionic emission current is a very important requirement for the accuracy of those devices. Hence, there is a number of control systems that use a feedback signal directly proportional to the emission current in order to stabilize the thermionic emission current. Most of them use feedback from a high-voltage anode circuit to a low-voltage cathode circuit. However, there is a novel solution that uses linear cathode current distribution and processing of two cathode circuit voltage signals for converting the emission current to voltage. However, it is based on old-fashioned analog technology. This paper shows the thermionic emission current to voltage conversion method with the use of a digital control system. A digital realization of a multiplicative-additive algorithm is presented and proper work in closed-loop mode is confirmed.
Prąd termoemisji elektronowej jest wykorzystywany w wielu przyrządach próżniowych takich jak ewaporatory, ekscymery gazów rzadkich czy w fizyce wysokich energii. Stabilność natężenia prądu termoemisji elektronowej jest ważnym wymaganiem w kontekście dokładności tych przyrządów. Istnieje wiele układów regulacji natężenia prądu termoemisji elektronowej, które używają sygnału sprzężenia zwrotnego wprost proporcjonalnego do natężenia prądu termoemisji elektronowej w celu jego stabilizacji. Większość z nich wykorzystuje sprzężenie od wysokonapięciowego obwodu anody do niskonapięciowego obwodu katody. Istnieje nowe rozwiązanie, które wykorzystuje liniowy rozkład prądu katody oraz przetwarzanie dwóch sygnałów z obwodu katody w celu konwersji natężenia prądu termoemisji na napięcie. Niestety metoda ta bazuje na przestarzałej technologii analogowej. W niniejszej pracy pokazana została konwersja natężenia prądu termoemisji elektronowej na napięcie z użyciem cyfrowego układu automatycznej regulacji. Cyfrowa realizacja algorytmu multiplikatywno-addytywnego została zaprezentowana, a poprawna praca w zamkniętej pętli sprzężenia zwrotnego potwierdzona.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2022, 12, 4; 78--81
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fault diagnosis of machines operating in variable conditions using artificial neural network not requiring training data from a faulty machine
Autorzy:
Pawlik, Paweł
Kania, Konrad
Przysucha, Bartosz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312778.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
fault diagnosis
vibroacoustic diagnostics
deep learning
neural networks
maintenance of technical systems
Opis:
The fault diagnosis for maintenance of machines operating in variable conditions requires special dedicated methods. Variable load or temperature conditions affect the vibration signal values. The article presents a new approach to diagnosing rotating machines using an artificial neural network, the training of which does not require data from the damaged machine. This is a new approach not previously found in the literature. Until now, neural networks have been used for machine diagnosis in the form of classifiers, where data from individual faults were required. A new diagnostic parameter rDPNS (Relative Differences Product of Network Statistics) as a function of the machine's shaft order was proposed as a kind of new order spectrum independent of the machine's operating conditions. The presented work analyses the use of the proposed method to diagnose misalignment and unbalance. The results of an experiment carried out in the laboratory demonstrated the effectiveness of the proposed method.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 3; art. no. 168109
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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