Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:

Wykorzystanie środowiska MATLAB w analizie promieniowania jonizującego wynikającego z wyładowań niezupełnych
The use of MATLAB in the analysis of ionizing radiation resulting from the partial discharge

Autorzy:

Nagi, Ł.
Schneider, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/378220.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej

Tematy:

promieniowanie jonizujące
wyładowania niezupełne
WNZ
odczyt radiacyjny
diagnostyka sieci elektroenergetycznych

Opis:

W artykule przedstawiono wyniki pomiarów promieniowania jonizującego wynikającego z wyładowań niezupełnych (WNZ). Analiza i opracowanie otrzymanych danych zostały wykonane w środowisku MATLAB. Przywołane zostały metody diagnostyczne do wykrywania WNZ, jednocześnie opisane zostały efekty radiacyjne wynikające z wyładowań niezupełnych. Zauważono, że wraz ze wzrostem napięcia, na wadliwej izolacji gdzie występują WNZ zwiększa się dawka promieniowania wykrywana przez Rentgenoradiometr Geigera-Mullera. W celu teoretycznego potwierdzenia wyników wykonano również dodatkowe modelowanie krzywych w środowisku MATLAB.
The paper presents the results of measurements of ionizing radiation resulting from partial discharge (PD). Analysis and processing the recaived data where done in MATLAB. We write about diagnostic metods to detect PD, about radiaton (X-Rays) and effects of radiation that are the result of partial discharge. It was noted that with the increase in voltage in damaged isulation where PD occur the radiation dose detected by Geiger-Muller Rentgenoradiometr increases too. In order to confirm the theoretical results we were also performed additional modeling curves in MATLAB.

Źródło:

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2013, 74; 167-170
1897-0737

Pojawia się w:

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:

Rozwój monitoringu sieci wodociągowej – działania w zakresie optymalizacji pracy układu dystrybucji wody na przykładzie PWiK Okręgu Częstochowskiego SA w Częstochowie

Autorzy:

Herczyk, T.
Kuliński, E.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/303789.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Wydawnictwo Druk-Art

Tematy:

sieć wodociągowa
monitoring sieci wodociągowej
diagnostyka sieci wodociągowej
water supply network
monitoring of the water supply network
diagnosis of the water supply network

Opis:

Współczesne zasady szeroko pojętego świadczenia usług, z uwagi na postęp technologiczny oraz wyznaczniki prośrodowiskowe, wymuszają na dostawcach ciągłe starania zmierzające do poprawy procesu produkcji i tym samym jakości produktu końcowego, tak aby spełniał on wymagania odbiorcy. Tylko wówczas dostawca staje się konkurencyjny na rynku, a kupujący zadowolony z zakupu. W branży, w której towarem tym jest woda pitna, sytuacja wygląda bardzo podobnie. Z jednej strony mamy przedsiębiorstwa wodociągowe, które nieustannie dążą do doskonalenia procesu dystrybucji wody, z drugiej zaś klienta, który bacznie przygląda się tym poczynaniom i wystawia ocenę końcową, płacąc za ten cenny towar.

Źródło:

Napędy i Sterowanie; 2017, 19, 1; 66-71
1507-7764

Pojawia się w:

Napędy i Sterowanie

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:

Strategia w zakresie innowacyjności rozwojem przedsiębiorstw sektora komunalnego we współpracy z instytucjami naukowo-badawczymi
Strategy for innovation development of companies in utilities in cooperation with scientific-research institutions

Autorzy:

Karwot, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/325344.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej

Tematy:

strategia
innowacyjność
wiedza
nauka
CSR
gospodarka oparta na wiedzy
systemy inteligentne
diagnostyka sieci
wspomaganie decyzji
monitoring inteligentny
platforma ERP
strategy
innovation
knowledge
science
knowledge-based economy
intelligent systems
network diagnostics
decision support
intelligent monitoring
ERP platform

Opis:

W artykule zostały przedstawione geneza oraz uwarunkowania tworzenia trwałych mechanizmów współpracy pomiędzy sektorem przemysłowym a B+R. Sektory te są fundamentem gospodarki konkurencyjnej, opartej na wiedzy i innowacjach. Na podstawie praktycznych doświadczeń autora zidentyfikowano mechanizm wymiany wiedzy w ramach konsorcjum przemysłowo-naukowego. We wspólnych projektach innowacyjnych wymiana wiedzy zachodzi w sposób niezauważalny. Kapitał intelektualny firmy odgrywa kluczowa rolę i pozwala w sposób szybki doprowadzić do komercjalizacji projektu i rozszerzenia współpracy.
The article presents the genesis and conditions for the development of long-lasting mechanisms of cooperation between the industrial and the R&D sectors. These sectors are the foundation of a competitive economy based on knowledge and innovation. On grounds of the author's practical experience, the mechanism of knowledge exchange as part of an industrial and scientific consortium was identified. In joint innovative projects, knowledge exchange occurs in an unnoticeable way. A company's intellectual capital plays a key role and allows reaching the commercialization process of a project and expanding cooperation in a quick manner.

Źródło:

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2015, 79; 99-112
1641-3466

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:

Wykorzystanie sieci komunikacyjnych w aspekcie rozwoju systemów diagnostycznych pojazdów mechanicznych
Application of communication nets in aspect of development of modern systems of car diagnostics

Autorzy:

Śmieja, M.
Piętak, A.
Imiołek, M.
Wierzbicki, S.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/208645.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego

Tematy:

sieci wymiany danych
CAN
OBD
diagnostyka
network area
diagnostics

Opis:

Rozwój konstrukcji pojazdów samochodowych podyktowany wzrastającymi wymaganiami w stosunku do emisji związków toksycznych oraz poprawy bezpieczeństwa oznacza coraz większą złożoność układów odpowiedzialnych za sterowanie i diagnostykę. Przepływ dużych ilości danych pomiędzy poszczególnymi elementami tych systemów wymusza stosowanie sieci o coraz większej przepustowości i niezawodności. Różnorodny charakter przesyłanych informacji wiąże się z koniecznością dostosowania sposobu transmisji do konkretnych zastosowań. Najistotniejsze właściwości wykorzystywanych protokołów sieciowych, takie jak maksymalne szybkości transmisji, sposób jej inicjacji czy stopień determinizmu czasowego, decydują m.in. o ich przydatności dla efektywnej diagnostyki. Przyjęcie międzynarodowych regulacji prawnych obowiązujących producentów pojazdów takich jak OBD II w zakresie bieżącej i okresowej kontroli stanu technicznego pojazdów obejmuje wymagania i standardy dotyczące przesyłania informacji diagnostycznej. Konsekwencją ciągłego rozwoju motoryzacji są również działania w kierunku traktowania samochodu jako elementu większej struktury niezawodnościowej, możliwej do osiągnięcia dzięki coraz dostępniejszym metodom komunikacji między pojazdem a jego otoczeniem.
The development of modern cars is caused by the ever increasing demand to reduce toxic emission as well as to improve safety. This means that the systems responsible for diagnostics and controlling are becoming more and more complex. The flow of huge amounts of data between particular elements of these systems forces application of nets with greater capacity and increased reliability. Heterogeneous character of carried information is connected with the necessity to fit a type of transmission for a specific use. The most significant features of the used net protocols such as maximum speed, the way of triggering and the degree of time determinism, are the factors which decide about their helpfulness for effective diagnostics. Adoption of international regulations, obligatory for manufactures of cars such as OBDII ones, in the field of current and periodical checks on the technical state of cars, include demands and standards concerning the carrying of diagnostic information. The subsequent effect of such continual developments in motorisation is activity connected with treating a car as an element of a much wider reliability structure. This is possible to achieve thanks to more and more common methods of communication between a car and its environment.

Źródło:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2011, 60, 1; 231-241
1234-5865

Pojawia się w:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:

Implementacja podsystemu diagnostycznego okrętowego zespołu prądotwórczego w środowisku „Open Source”
Implementation of the diagnostic subsystem marine genset in an "Open Source "

Autorzy:

Szubrycht, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/223236.pdf

Data publikacji:

2006

Wydawca:

Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich

Tematy:

diagnostyka
sieci neuronowe
serwery sieciowe
diagnostics
neural networks
web servers

Opis:

W artykule przedstawiono zaprojektowany podsystem diagnostyki przewidziany do oceny stanu technicznego okrętowego zespołu prądotwórczego. Do przeprowadzenia analizy dostarczonych danych proponuje się wykorzystać sztuczne sieci neuronowe o architekturze determinowanej przez użytkownika. W celu obniżenia kosztów projektu implementację prezentowanego podsystemu diagnostyki zrealizowano w środowisku „Open Source”, czyli tzw. wolnego oprogramowania.
The paper presents a diagnostic subsystem designed to estimate the technical condition of a shipboard generator set. To analyze the data delivered using neural nets of user-determined architecture is suggested. In order to reduce the costs of the project the diagnostic system presented was implemented in „Open Source” environment.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2006, R. 47 nr 2 (165), 2 (165); 161-168
0860-889X

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:

Wykorzystanie sieci neuronowych do identyfikacji pęknięcia stopy zęba
An identyfication of the degree of the tooth root cracking using the artificial neural network

Autorzy:

Łazarz, B.
Czech, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/328702.pdf

Data publikacji:

2004

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN

Tematy:

diagnostyka
przekładnie zębate
sieci neuronowe
diagnostics
toothed gears
neural networks

Opis:

W opracowaniu przedstawiono wyniki eksperymentu mającego na celu próbę zastosowania sztucznej sieci neuronowej jako klasyfikatora stopnia podcięcia zęba w przekładni zębatej. Klasyfikator neuronowy oparto na sztucznej sieci neuronowej typu SVM z jądrem radialnym. Dane wejściowe do klasyfikatora stanowiła macierz złożona z miar statystycznych. Zidentyfikowany model przekładni zębatej stanowiska FZG posłużył do generacji zbiór uczącego i testującego zastosowanego w eksperymencie.
The work presents results of an experiment that employs the artificial neuronal network in the task of identification of the degree of tooth root cracking. Neural Networks were based on the Support Vector Machine and the radial basis function kernel has been chosen in the experiments. Statistical measures that describe the emergence and degree of tooth gear diagnostic served as input data for the artificial neural networks. The measures employed in the experiment were obtained from signals through the application of a variety of processing methods.

Źródło:

Diagnostyka; 2004, 31; 79-88
1641-6414
2449-5220

Pojawia się w:

Diagnostyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:

Zastosowanie radialnych sieci neuronowych w detekcji uszkodzeń wirnika silnika indukcyjnego
Application of radial basis neural network for fault detection of the induction motor

Autorzy:

Kamiński, M.
Orłowska-Kowalska, T.
Kowalski, C. T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1373724.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel

Tematy:

silnik indukcyjny
sieci neuronowe radialne
uszkodzenie wirnika
wirnik
diagnostyka silników elektrycznych

Opis:

Diagnostics of electrical machines is complicated process based on such elements as: measurements of chosen signals and parameters of the motor, transformation of the obtained results in order to separate fault symptoms and the fault detector and classifier design. In this paper fault detectors and classifiers based on neural networks with radial activation function are implemented for diagnostics of rotor damages in induction motors. The main stages of the design methodology of the radial basis neural detectors are described. Furthermore, influence of neural networks complexity and parameters of neuronal activation function on quality of data classification is shown. Presented neural detectors are tested with measurement data obtained in laboratory setup contained of converter-fed induction motor and changeable rotors with different degree of damages.

Źródło:

Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2009, 84; 71-76
0239-3646
2084-5618

Pojawia się w:

Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:

Wykorzystanie sieci neuronowych w diagnostyce poprawności wykonania płytek drukowanych
Utilization of neural networks in process of diagnosis of correctness of assembling the printed circuit-boards

Autorzy:

Sikora, M.
Grochowski, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/277213.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów

Tematy:

diagnostyka
przetwarzanie obrazów
sztuczne sieci neuronowe
diagnostics
image processing
neural networks

Opis:

Artykuł opisuje stanowisko badawcze do diagnostyki optycznej poprawności wykonania płytek drukowanych przesuwających się po taśmie produkcyjnej. Diagnostyka optyczna realizowana jest za pomocą kamery. Obraz z kamery przekazywany jest do komputera PC, gdzie trafia do zaprojektowanego systemu diagnostycznego, zaimplementowanego w środowisku MATLAB. Po wstępnym przetworzeniu obrazy kierowane są do właściwego systemu diagnostycznego wykorzystującego sztuczne sieci neuronowe, który podejmuje ostateczną decyzję o poprawności montażu elementów płytki drukowanej. Cała aplikacja zrealizowana jest w środowisku MATLAB. W artykule zamieszczono wybrane wyniki badań analizujących wpływ aspektów takich, jak rodzaj oświetlenia, sposób obróbki i kompresji obrazu, dobór architektury i parametrów sieci neuronowej na jakość osiąganych wyników.
The paper describes research test stand that is used for optical diagnostics of correctness of assembling of printed circuit-board that moves on a tape. Optical diagnostics is carried out by camera, the images are transferred to computer PC and then to designed diagnostic system implemented in Matlab. After processing of the images they are analyzed by neural networks and the decisions about the correctness of assembling the elements on printed circuit-board are made. The whole application is designed in Matlab environment. The paper presents selected results describing researches carried out in the field of: illumination, image processing techniques, structures and parameters of neural networks and their influence on efficiency of the described system.

Źródło:

Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 2; 49-54
1427-9126

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Robotyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:

Rozwój inteligentnego systemu monitorowania rozdzielczej sieci wodociągowej
The development of an intelligent monitoring system of a local water supply network

Autorzy:

Wyczółkowski, R.
Matysiak, G.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/301637.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

diagnostyka
algorytm genetyczny
sztuczne sieci neuronowe
sieci wodociągowe
wyciek
diagnostic
genetics algorithm
neural networks
water pipeline
leakage

Opis:

W artykule przedstawiono rozwój inteligentnego systemu monitorowania sieci wodociągowej. Głównym zadaniem systemu jest wykrywanie i lokalizowanie awarii sieci wodociągowej. Wejściami do modelu są dane z czujników przepływu zainstalowanych na sieci, zaś wyjściami informacja o wykryciu wycieku i jego lokalizacji. Podstawową zaletą tej koncepcji systemu diagnozowania sieci wodociągowej jest możliwość przybliżonej lokalizacji uszkodzeń sieci w oparciu o ograniczoną liczbę czujników na niej zainstalowanych. System oparty jest o sztuczne sieci neuronowe, które klasyfikują stany sieci (sprawna, wyciek w zdefiniowanym obszarze sieci). Artykuł przedstawia prace prowadzone w celu ulepszenia metody budowy klasyfikatora, będącego zasadniczym elementem systemu i zwiększenia dokładności jego wskazań.
The paper presents the development of monitoring system of intelligent water supply network. The main task of this system is water leakage detection and localization. For inputs, this system uses information from fl ow sensors, mounted on the pipeline network, while the output is a piece of information about leakage detection and localization. The main advantage of this system is a possibility of approximate leakage localization using only a limited number of installed sensors. The system is based on an artifi cial neural network which classifi ed the states of network (leakage in defined part of network, no leakage). In the paper, some developments and attempts to improve the sensitivity and accuracy of this system, and develop the method of classifi er building were described.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2009, 2; 71-75
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:

Wykorzystanie dyskretnej transformaty falkowej i probabilistycznych sieci neuronowych w diagnostyce silników spalinowych
Discrete wavelet transform and probabilistic neural network in ic engine fault diagnosis

Autorzy:

Madej, H.
Czech, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/300909.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

diagnostyka
silniki spalinowe
sieci neuronowe
diagnostics
combustion engines
artificial neural networks

Opis:

W artykule przedstawiono próbę oceny stanu pracy silnika w warunkach symulowanego braku dopływu paliwa do poszczególnych cylindrów oraz próbę wykrywania uszkodzeń zaworów silnika spalinowego za pomocą sygnału drgań rejestrowanego na kadłubie silnika. Obiektem badań był czterocylindrowy silnik spalinowy. W badaniach za źródło informacji o stanie silnika przyjęto sygnały przyspieszeń drgań rejestrowane na kadłubie silnika ZI. W przypadku diagnozowania silnika spalinowego metodami drganiowymi nie można zapominać o występowaniu wielu źródeł drgań, co jest przyczyną wzajemnego zakłócania symptomów uszkodzeń. Ze względu na konieczność analizy sygnałów niestacjonarnych i impulsowych w niniejszej pracy wykorzystano dyskretną transformatę falkową (DWT). Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wykorzystania probabilistycznych sztucznych sieci neuronowych do oceny procesu dopływu paliwa do cylindrów oraz stanu zaworów w silnikach spalinowych.
The article presents an attempt of evaluating the state of engine operation under simulated shortage of fuel in? ow to individual cylinders and the attempt to detect the valve faults in the engine by using the vibroacoustic signal registered on the engine block. The object of research was a four-cylinder combustion engine. The vibration acceleration signals registered on the engine block ZI were assumed the source of information on the engine condition. In case of diagnosing combustion engines by vibration methods, the presence of numerous sources of vibration cannot be neglected, which are the reason for reciprocal interference of symptoms of fault. Owing to the necessity of analyzing non-stationary and impulse signals, a discrete wavelet transform (DWT) has been applied in this study. As results from the research, there is a possibility of using probabilistic artificial neural networks to assess the process of fuel inflow to cylinders and the condition of the valves in the combustion engines.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2010, 4; 47-54
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:

Application of cepstrum and spectrum histograms of vibration engine body for setting up the clearance model of the piston-cylinder assembly for RBF neural classifier
Wykorzystanie histogramów widma i cepstrum drgań korpusu silnika do budowy wzorców luzu w układzie tłok-cylinder dla klasyfikatora neuronowego RBF

Autorzy:

Czech, P.
Madej, H.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1366311.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

diagnostyka
silniki spalinowe
sieci neuronowe
diagnostics
combustion engines
artificial neural networks

Opis:

W artykule przedstawiono próbę oceny zużycia złożenia tłok-cylinder za pomocą sygnału drgań rejestrowanego na kadłubie silnika ZI. Obiektem badań był czterocylindrowy silnik spalinowy o pojemności 1,1 dm3. Diagnozowanie silnika spalinowego metodami drganiowymi jest szczególnie utrudniona ze względu na występowanie wielu źródeł drgań, co jest przyczyną wzajemnego zakłócania symptomów uszkodzeń. Diagnozowanie uszkodzeń silników metodami wibroakustycznymi jest trudne także ze względu na konieczność analizy sygnałów niestacjonarnych i impulsowych. W procesie diagnozowania stosuje się różne sposoby selekcji sygnału użytecznego. Zmiany stanu technicznego silnika wywołane wczesnymi fazami jego zużycia są trudne do wykrycia ze względu na maskowania usterek mechanicznych przez adaptacyjne układy sterowania silnika. Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do oceny luzu w układzie tłok-cylinder.
The paper presents an attempt to evaluate the wear of piston-cylinder assembly with the aid of vibration signal recorded on spark ignition (SI) engine body. The subject of the study was a four-cylinder combustion engine 1.1 dm3. Diagnosing combustion engines with vibration methods is specifically difficult due to the presence of multiple sources of vibration interfering with the symptoms of damages. Diagnosing engines with vibro-accoustic methods is difficult also due to the necessity to analyse non-stationary and transient signals. Various methods for selection of usable signal are utilised in the diagnosing process. Changes of the engine technical condition resulting from early stages of wear are difficult to detect for the effect of mechanical defect masking by adaptive engine control systems. According to the studies carried out, it is possible to utilise artificial neural networks for the evaluation of the clearance in piston-cylinder assembly.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2011, 4; 15-20
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:

Wykorzystanie algorytmów genetycznych oraz analizy PCA do doboru wejść klasyfikatorów uszkodzeń kół zębatych opartych na sieciach neuronowych z radialnym jądrem
Application of genetic algorithm and principal component analysis for choosing inputs for classifiers of tooth gear faults which used neural networks with radial nucleus

Autorzy:

Czech, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/196879.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej

Tematy:

diagnostyka
drgania
sieci neuronowe
przekładnie zębate
diagnostics
vibrations
neural networks
gearboxes

Opis:

W artykule przedstawiono wyniki eksperymentów mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W badaniach wykorzystywano sieci neuronowe z radialnym jądrem. Dodatkowo podjęto próbę wykorzystania algorytmów genetycznych oraz analizy PCA w celu wyboru wejść klasyfikatora neuronowego. Badania oparto na sygnałach drganiowych otrzymanych z modelu dynamicznego przekładni pracującej w układzie napędowym. W artykule zaproponowano sposób budowy deskryptorów lokalnych uszkodzeń zębów kół, wykorzystując do tego celu sygnały drganiowe poddane odpowiedniej filtracji oraz selekcji widmowej.
The paper presents the results of an experimental application of neural network as a classifier of tooth gear faults. The neural classifiers were based on the artificial neural networks with radial nucleus. In the experiment genetic algorithm and principal component analysis were used to check influence of choosing inputs for neural classifier on diagnostic error. The model of gearbox was used in order to create a base of knowledge. The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from vibration signals after filtration and selection of spectrum range.

Źródło:

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2014, 83; 51-57
0209-3324
2450-1549

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:

Inteligentny system monitorowania sieci wodociągowych
Intelligent monitoring of local water supply system

Autorzy:

Wyczółkowski, R.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/301876.pdf

Data publikacji:

2008

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

sieci wodociągowe
diagnostyka
wyciek
lokalizacja
wykrywanie
sieci neuronowe
water supply systems
diagnostics
leakage detection
localization
artificial neural network

Opis:

W referacie przedstawiono badania związane z budową systemu monitorowania sieci wodociągowych, sygnalizujących pojawienie się awarii sieci i wspomagającego ich lokalizację. Podstawowym założeniem omawianego systemu było przyjęcie metody wykrywania awarii stosowanej dotychczas w diagnostyce technicznej maszyn i procesów przemysłowych, opartej o modele przybliżone obiektu diagnozowanego. Bazując na niewielkiej liczbie czujników przepływu zainstalowanych na sieci wodociągowej i odpowiednio wytrenowanej sztucznej sieci neuronowej pojawiające się awarie sieci są wykrywane i lokalizowane. Opisany został pierwszy etap prac (lokalizacja czujników pomiarowych, przygotowanie i trenowanie klasyfikatora neuronalnego) oraz uzyskane wyniki.
In the paper an intelligent monitoring system of local water supply system was described. The author took advantage of methods of artificial intelligence and methods known from model-based process diagnostics to decrease the number of indispensable measuring points. Basing on few flow sensors installed on pipeline network and using neural network as a model of pipeline, appeared leakages are approximately localized. The first stage of system building (choosing of sensor localization, neural network preparing and training) and results obtained to-date were shown.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2008, 1; 33-36
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:

Diagnostyka powierzchni z zastosowaniem sieci neuronowych
Surface diagnostics with neural net use

Autorzy:

Mikołajczyk, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/329268.pdf

Data publikacji:

2005

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN

Tematy:

diagnostyka powierzchni
pomiary reflektometryczne
sieci neuronowe
surface diagnostics
reflectometric measure
neural networks

Opis:

W pracy przedstawiono zrealizowany w Katedrze Inżynierii Produkcji ATR Bydgoszcz układ do pomiaru stanu powierzchni metodą reflektometryczną. Opracowany układ zawiera oświetlacz laserowy i odbiornik w postaci diody. Sygnał z diody przesyłany jest do komputera przez kartę AC. W systemie analizy sygnału zastosowano sieć neuronową, którą zastosowano do skalowania układu. Dodatkowymi wejściami sieci są parametry technologiczne procesu. Uzyskane wyniki wskazują na poprawne działanie układu i możliwość jego praktycznego zastosowania do bezstykowej oceny stanu powierzchni.
In work presents system to surface roughness measure with reflectometric method, realized in Department of Production Engineering Technical & Agriculture University from Bydgoszcz of Poland. The results of reflectometric measure with feed and circle nose edge was used by neural network to investigations influence this parameters on surface roughness parameter. The useful neural network to scaling presented reflectometric stand was defined.

Źródło:

Diagnostyka; 2005, 33; 281-284
1641-6414
2449-5220

Pojawia się w:

Diagnostyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:

Fault diagnosis of sensors in the control system of a steam turbine
Diagnostyka uszkodzeń torów pomiarowych w układzie sterowania turbiny parowej

Autorzy:

Pawlak, Mariusz
Buchta, Janusz
Oziemski, Andrzej

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/106069.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu

Tematy:

diagnostic
turbine
control system
neural networks
diagnostyka
turbina
system sterowania
sieci neuronowe

Opis:

A diagnostic and control system for a turbine is presented. The influence of the turbine controller on regulation processes in the power system is described. Measured quantities have been characterized and methods for detecting errors have been determined. The paper presents the application of fuzzy neural networks (fuzzy-NNs) for diagnosing sensor faults in the control systems of a steam turbine. The structure of the fuzzy-NN model and the model’s method of learning, based on measurement data, are presented. Fuzzy-NNs are used to detect faults procedures. The fuzzy-NN models are created and verified.
Przedstawiono system diagnostyki dla układu sterowania turbiny parowej. Opisano procesy regulacji w systemie elektroenergetycznym oraz strukturę układu regulacji turbiny kondensacyjnej w układzie bloku energetycznego. Mierzone wielkości zostały scharakteryzowane wraz z metodami wykrywania uszkodzeń dla poszczególnych wielkości. W pracy przedstawiono zastosowanie rozmytych sieci neuronowych do detekcji uszkodzeń torów pomiarowych Przedstawiono strukturę modelu rozmytego i metodę uczenia modelu na podstawie danych pomiarowych. Zaprezentowano przykład zastosowania modelu FNN i zweryfikowano jego działanie na podstawie rzeczywistych danych pomiarowych.

Źródło:

Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering; 2019, 1, 1; 29-36
2658-2058
2719-2954

Pojawia się w:

Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 16.

Tytuł:

Uczenie głębokie w diagnostyce medycznej
Deep Learning in Medical Diagnosis

Autorzy:

Antczak, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/404011.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej

Tematy:

sieci neuronowe
diagnostyka medyczna
uczenie głębokie
neural networks
medical diagnosis
deep learning

Opis:

W pracy przeanalizowano perspektywy zastosowania metod uczenia głębokiego w diagnostyce medycznej. Jedną z kluczowych cech uczenia głębokiego jest zdolność do wyodrębniania złożonych wzorców o strukturze hierarchicznej. Wzorce takie występują również w diagnostyce, jako tak zwane diamenty diagnostyczne. Zastosowanie głębokich sieci neuronowych mogłoby poprawić jakość klasyfikatorów wykrywających choroby na podstawie objawów. Dodatkowo umożliwiłoby to sterowanie czułoscią i swoistością klasyfikatorów.
In this paper we analyze perspectives of applying deep learning methods in a field of medical diagnosis. One of key features of deep learning is ability to extract complex, hierarchical patterns. Such patterns are present also in a medical diagnosis, where they are known as diagnostic diamonds. Applying deep neural networks could increase performance of medical classifiers. Moreover, it would allow to adjust sensitivity and specificity of classifiers.

Źródło:

Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2016, 7, 3-4; 83-88
2081-6154

Pojawia się w:

Symulacja w Badaniach i Rozwoju

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 17.

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

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 18.

Tytuł:

Zdolność sieci procesorów typu sześcian 4-wymiarowy do lokalizacji dwóch niezdatnych procesorów metodą porównawczą
Capability of 4-dimensional cube type degradable processors network to identify two faulty processors

Autorzy:

Zieliński, Z.
Strzelecki, Ł.
Kulesza, R.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/210610.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego

Tematy:

informatyka
diagnostyka systemowa
model porównawczy
struktura logiczna sieci
sieci procesorowe typu sześcian
informatics
comparison diagnosis
network logical structure
hypercube network

Opis:

W artykule opisano model formalny struktury logicznej sieci procesorów typu sześcian 4-wymiarowy oraz właściwości diagnozowania sieci metodą porównawczą MM*. Określono wpływ stopnia degradacji sieci na zmianę jej 2-diagnozowalności, jak również na zmianę jej zdolności do lokalizacji dwóch niezdatnych procesorów. Posługując się zbiorem węzłów wewnętrznie stabilnych struktury cyklicznej o p procesorach (p ≥ 6), określono warunek konieczny i wystarczający, aby struktura ta nie była strukturą 2-diagnozowalną i wyznaczono zbiór takich struktur. Określono częstość zdarzenia, że diagnozowanie metodą porównawczą MM* cyklicznej sieci typu sześcian 4-wymiarowy o p procesorach, która nie jest siecią 2-diagnozowalną, nie zapewni zlokalizowania dwóch niezdatnych procesorów sieci.
The paper gives a formal model of a logical structure of the 4-dimensional cubic-type processor network. It describes the rules of diagnosing the network using the comparison method MM*. The known conditions of the diagnosability of the network (for this method) for the general case perspective were given. In the article, the influence of the degree of degradation of the network on the changes of its 2-diagnosibility for testing with the MM* method was investigated. In the summary, the conclusions arising from the results presented in this article have been formulated.

Źródło:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2011, 60, 4; 251-263
1234-5865

Pojawia się w:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 19.

Tytuł:

Symulacyjne środowisko dla testowania elementów sieci telemetrycznych
The simulation environment for testing elements of telemetry networks

Autorzy:

Sulej, W.
Chudzikiewicz, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/208595.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego

Tematy:

diagnostyka systemowa
sieci telemetryczne
metody testowania sieci przemysłowych
standardy komunikacyjne
system diagnostics
telemetry networks
testing methods
industrial control systems
communication standards

Opis:

W artykule zaprezentowano problematykę dotyczącą realizacji procesu symulacyjnego testowania elementów sieci telemetrycznych z zastosowaniem metod diagnostyki systemowej. Omówiono podstawy zagadnienia z zakresu wykorzystywanych metod diagnostyki systemowej. Przedstawiono zarysy projektu sieci telemetrycznej do badań w zakresie diagnostyki i bezpieczeństwa, a także opracowywane dla niej środowisko symulacyjne dla potrzeb testowania elementów tej sieci. Na bazie środowiska symulacyjnego zaprezentowano przykładową realizację procesu diagnozowania elementów sieci telemetrycznej.
This paper describes the implementation of a process of simulation testing elements of telemetry networks on the basis of system diagnostics methods. A project of telemetry networks to diagnostics researches was presented. Moreover, fundamental theory of system diagnostics, theoretical basis of the process tests generation, a model set of tests, worked out for the examined network and a way of interpretation of get results are given.

Źródło:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2011, 60, 1; 37-54
1234-5865

Pojawia się w:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 20.

Tytuł:

Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
Diagnostics of induction motor bearings with use of supply current signal and artificial neural networks

Autorzy:

Ciszewski, T.
Swędrowski, L.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/152328.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich

Tematy:

diagnostyka
silnik indukcyjny
sieci neuronowe
uszkodzenia łożysk
diagnostics
induction motor
neural networks
bearings defects

Opis:

W artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych wybieranych na podstawie prędkości obrotowej silnika podczas pomiaru. Metoda ta ma szanse na wdrożenie w przemyśle.
The paper contains research results on the diagnostics of induction motor bearings by measuring the supply current with usage of artificial neural networks. Bearing failure amount is greater than 40% of all engine failures, so their damage-free operation is so important [1]. Tests were performed on objects with intentionally made bearings defects. Section 2 introduces the concept of artificial neural networks. It presents the general structure of a multilayer neural network (Fig.1) and the model of a single neuron (Fig. 2) which explains how to create an output signal (1,2). A backpropagation algorithm was chosen to be the learning method for the network being created. It uses equation (4) for calculating the errors in the k-th layer. As the model data for the network learning, DREAM vibration diagnostics system results were used. Section 3 describes how the network input data was created. The essence of the algorithm is to choose the right set of weights for each rotor speed. This is an innovative solving of this diagnostic problem. The results of this study are listed in Table 1. Equations (6) - (14) describe how each error was counted. The method presented in this paper, after developing, can be very useful for industry.

Źródło:

Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 4, 4; 316-318
0032-4140

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Kontrola

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 21.

Tytuł:

Advances in model-based fault diagnosis with evolutionary algorithms and neural networks

Autorzy:

Witczak, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/908460.pdf

Data publikacji:

2006

Wydawca:

Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza

Tematy:

diagnostyka uszkodzeń
algorytmy ewolucyjne
sieci neuronowe
odporność
fault diagnosis
evolutionary algorithms
neural networks
robustness

Opis:

Challenging design problems arise regularly in modern fault diagnosis systems. Unfortunately, the classical analytical techniques often cannot provide acceptable solutions to such difficult tasks. This explains why soft computing techniques such as evolutionary algorithms and neural networks become more and more popular in industrial applications of fault diagnosis. The main objective of this paper is to present recent developments regarding the application of evolutionary algorithms and neural networks to fault diagnosis. In particular, a brief introduction to these computational intelligence paradigms is presented, and then a review of their fault detection and isolation applications is performed. Close attention is paid to techniques that integrate the classical and soft computing methods. A selected group of them is carefully described in the paper. The performance of the presented approaches is illustrated with the use of the DAMADICS fault detection benchmark that deals with a valve actuator.

Źródło:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 1; 85-99
1641-876X
2083-8492

Pojawia się w:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 22.

Tytuł:

Hybrid cytological image segmentation method based on competitive neural network and adaptive thresholding
Hybrydowa metoda segmentacji obrazów cytologicznych oparta o konkurencyjne sieci neuronowe i adaptacyjne progowanie

Autorzy:

Kowal, M.
Filipczuk, P.
Korbicz, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/153798.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich

Tematy:

segmentacja obrazu
sieci neuronowe
rak piersi
diagnostyka
image segmentation
neural networks
breast cancer
diagnosis

Opis:

The paper provides a preview of research on the computer system to support breast cancer diagnosis. The approach is based on analysis of microscope images of fine needle biopsy material. The article is devoted mainly to the segmentation problem. Hybrid segmentation algorithm based on competitive learning neural network and adaptive thresholding is presented. The system was tested on a set of real case medical images obtained from patients of the hospital in Zielona Góra with promising results.
Niniejszy artukuł przedstawia wyniki prac badawczych prowadzonych nad komputerowym systemem wspierającym diagnostykę raka piersi. Zaprezentowane podejscie oparte jest na analizie mikroskopowych obrazów materiału pozyskanego metodą biopsji cienkoigłowej bez aspiracji. Zadaniem systemu jest określenie czy badany przypadek jest zmianą łagodną czy złośliwą. Badania skupione są na dwóch głównych problemach. Pierwszym z nich jest segmentacja obrazów cytologicznych oraz ekstrakcja cech morfometrycznych jąder komórkowych występujących na rozmazach. Drugim problemem jest klasyfikacja raka sutka oraz odpowiedni dobór cech najlepiej opisujących daną klasę. W artykule autorzy położyli główny nacisk na opisie sposobu segmentacji obrazów. Poprawność procesu segmentacji w dużym stopniu decyduje o możliwości wykonania skutecznych pomiarów cech morfometrycznych jąder komórkowych i w konsekwencji dokonania właściwej diagnozy. W artykule przedstawiono hybrydowy algorytm segmentacji oparty o konkurencyjne sieci neuronowe i adaptacyjne progowanie. Jest to metoda alternatywna do zaprezentowanej wcześniej metody bazującej na rozmytym algorytmie c-średnich. Porównanie wyników obydwu metod zamieszczono w artykule. Automatyczny system wspierający diagnostykę raka piersi przetestowano na prawdziwych obrazach medycznych pacjentów regionalnego szpitala w Zielonej Górze. W przeprowadzonych eksperymetach uzyskano obiecujące wyniki.

Źródło:

Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 11, 11; 1448-1451
0032-4140

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Kontrola

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 23.

Tytuł:

Koncepcja wykorzystania sygnałów wibroakustycznych i sieci neuronowych do diagnozowania uszkodzeń elementów silników spalinowych samochodów
Conception of use vibroacoustic signals and neural networks for diagnosing of chosen elements of internal combustion engines in car vehicles

Autorzy:

Czech, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/196196.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej

Tematy:

diagnostyka
sygnały WA
sieci neuronowe
silniki spalinowe
diagnostics
vibroacoustic signals
neural networks
combustion engines

Opis:

Obecnie stosowane systemy diagnostyki nie zawsze są skuteczne oraz nie dają jednoznacznych wyników pozwalających ocenić stan techniczny silnika oraz wykryć jego ewentualne uszkodzenia możliwie na wczesnych etapach. Rosnące wymagania dotyczące trwałości, niezawodności, minimalizacji kosztów i niekorzystnego oddziaływania na środowisko naturalne powodują konieczność pozyskiwania informacji o stanie technicznym poszczególnych elementów pojazdów podczas ich eksploatacji. Jedną z możliwości pozyskiwania informacji o stanie technicznym są zjawiska wibroakustyczne. Symptomy uszkodzeń, uzyskane w wyniku zaawansowanych metod przetwarzania sygnałów wibro-akustycznych, mogą stanowić wzorce wykorzystywane w trakcie budowy inteligentnego systemu diagnostycznego opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do celów diagnozowania silników spalinowych samochodów.
Currently used diagnostics systems are not always efficient and do not give straightforward results which allow for the assessment of the technological condition of the engine or for the identification of the possible damages in their early stages of development. Growing requirements concerning durability, reliability, reduction of costs to minimum and decrease of negative influence on the natural environment are the reasons why there is a need to acquire information about the technological condition of each of the elements of a vehicle during its exploitation. One of the possibilities to achieve information about technological condition of a vehicle are vibroacoustic phenomena. Symptoms of defects, achieved as a result of advanced methods of vibroacoustic signals processing can serve as models which can be used during construction of intelligent diagnostic system based on artificial neural networks. The work presents conception of use artificial neural networks in the task of combustion engines diagnosis.

Źródło:

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2014, 82; 51-58
0209-3324
2450-1549

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 24.

Tytuł:

Okres życia sieci procesorów o strukturze logicznej typu sześcianu 4-wymiarowego diagnozowanej metodą porównawczą
The life period of a 4-dimensional cube type processors network diagnosed with the use of the comparison method

Autorzy:

Zieliński, Z.
Kulesza, R.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/273323.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego

Tematy:

diagnostyka systemowa
systemy tolerujące uszkodzenia
sieci procesorów typu hipersześcianu
sieci degradowane
system level diagnosis
fault tolerant systems
hypercube processors network
degradable networks

Opis:

W artykule rozpatrzono przypadek, gdy system jest jednorodną siecią procesorów o strukturze logicznej typu sześcianu 4-wymiarowego, w której tylko procesory ulegają uszkodzeniom trwałym oraz diagnozowanie procesorów wykonywane jest metodą porównawczą. Zdefiniowano i wyznaczono metodą analityczną charakterystyki degradacji sieci oraz rozkłady prawdopodobieństwa liczby uszkodzeń procesorów roboczych sieci typu 4-wymiarowego sześcianu, po której traci ona zdolność do funkcjonowania.
The paper investigates the case where the system is degradable multi-processor network organized as a 4-dimensional cube in which only processors may fail and a diagnosis is performed by the comparison method. The network degradation characteristics are defined and discussed. An analytical method of determining characteristics of a network performance degradation is proposed. On the basis of determined characteristics of the network performance degradation, a set of probability distributions of the number of failures of working processors in the network after which it loses the ability to function was depicted.

Źródło:

Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki; 2011, R. 17, nr 30, 30; 17-32
1427-3578

Pojawia się w:

Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 25.

Tytuł:

Micro milling machine – chosen aspects of diagnostic systems
Wybrane zagadnienia diagnostyki pracy mikrofrezarki

Autorzy:

Brolel-Plater, B.
Jaroszewski, K.
Dworak, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/154807.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich

Tematy:

micro milling machine
diagnostic system for micro milling machine
neural networks
mikrofrezarka
diagnostyka
sieci neuronowe

Opis:

The paper deals with one of designed diagnostic issues for micro milling machine. A short description of the designed and set in motion micro machine for milling is presented. A geometrical construction of the machine is considered. Drive and measurement systems are presented. Moreover capabilities of the machine are compared to conventional ones and advantages of the presented machine are listed. The machine supervisory control system, which is based on an artificial intelligence diagnostic system is described. Conducted in design process deliberations about types and structures of the net and form and source of the signals are discussed.
W artykule omawia się wybrane zagadnienia kontroli pracy i diagnostyki mikrofrezarki. Prezentuje się parametry konstrukcyjne zaprojektowanej i uruchomionej w Centrum Mechatroniki ZUT w Szczecinie maszyny SNTM-CM-ZUT-1. Przedstawiono konstrukcję geometryczną maszyny oraz jej systemy pomiarowe i napędowe. Porównano właściwości tej maszyny z rozwiązaniami stosowanymi w konwencjonalnych obrabiarkach numerycznych uwypuklając własności utrudniające precyzyjne nią sterowanie. Opisano system diagnostyki stanu maszyny i nadzoru jej pracy. Stan maszyny określany jest na podstawie pomiarów realizowanych z wykorzystaniem miniaturowych akcelerometrów umieszczonych na korpusie i wrzecionie maszyny. Rejestrowane przebiegi poddawane są przekształceniom FFT w matrycy FPGA a wyniki tych obliczeń wykorzystuje się następnie w klasyfikatorze neuronalnym. Prezentuje się rozważania przeprowadzone w procesie projektowania sieci dotyczące typu i struktury sieci oraz formy i źródła sygnałów. Przedstawia się strukturę i cechy systemu nadzoru pracy obrabiarki oraz formę prezentacji wyników modułu diagnostyki.

Źródło:

Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 1, 1; 61-64
0032-4140

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Kontrola

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 26.

Tytuł:

Extended diagnostics system for AS-interface networks
Rozszerzony system diagnostyczny sieci AS-interface

Autorzy:

Michalski, P.
Świder, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/277197.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów

Tematy:

sieci przemysłowe
diagnostyka
usuwanie problemów
transmisja danych
AS-interface
Profibus DP
industrial networks
diagnostic
troubleshooting

Opis:

When troubleshooting a communications system (such as machines controlled by industrial networks) under or not the operation conditions, engineers or technicians try to use some standard format to come to a quicker solution. Industrial communications system do not always follow the tried and tested rules [1], which previously worked with hardwired inputs and outputs. There are some new methods [7, 9, 10], helps to reach the solution, but sometimes there is no possibility to recognize and eliminate problems under the operation conditions, without changing the main control unit for new one or temporary switching existing network segment to external control unit. The paper shows some samples of troubleshooting a communications system of a complex machine controlled by AS-i industrial network, which should to be done not under operation conditions. Also the basis of extended diagnostic system helping with detection of: earth fault, duplicate address and noise has been described.
Współczesne realia rynku wymuszają wzrost konkurencyjności oferowanych systemów sterowania. Firmy w celu podniesienia wartości swojej marki w sposób ciągły obniżają koszty produkcji jednocześnie starając się o podniesienie jakości, estetyki oraz wytrzymałości produkowanych komponentów. Osiągnięcie tak postawionych celów wydaje się być niemożliwe bez wprowadzenia systemów automatyki odpowiedzialnych za prawidłowy przebieg procesu produkcyjnego. Systemy te stają się coraz bardziej złożone, a ich topologie coraz bardziej rozproszone. Wymiana informacji procesowych pomiędzy poszczególnymi modułami procesowymi wymaga zastosowania technologii komunikacyjnych sieci przemysłowych. Najczęściej stosowanymi standardami sieciowymi na rynku europejskim są sieci oparte o protokoły Profibus DP oraz AS-interface. Autorzy publikacji przedstawiają metodę skutecznej diagnostyki ukierunkowanej na prawidłowe działanie sieci przemysłowej (ze szczególnym uwzględnieniem zagadnienia transmisji danych). Przedstawiają nowe metody, które umożliwiają rozpoznanie i szybką eliminację przyczyn stanów awaryjnych w maszynach kompleksowo sterowanych urządzeniami sieci AS-interfejs.

Źródło:

Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 1; 47-51
1427-9126

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Robotyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 27.

Tytuł:

Możliwości diagnozowania wybranych uszkodzeń aparatury wtryskowej silnika z zapłonem samoczynnym w oparciu o przebieg wykresu indykatorowego
The use of indication diagram to diesel engine fuel injection system fault diagnosis

Autorzy:

Pawletko, R.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/329084.pdf

Data publikacji:

2005

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN

Tematy:

diagnostyka układu wtryskowego
wykres indykatorowy
sieci neuronowe
fuel injection system diagnosis
indicator diagram
neural networks

Opis:

Tematem publikacji jest określenie możliwości diagnozowania uszkodzeń aparatury wtryskowej silnika okrętowego w oparciu o przebieg wykresu indykatorowego. Algorytm wykrywania uszkodzeń został zbudowany z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zastosowano sieci neuronowe perceptronowe z algorytmem wstecznej propagacji błędu. W celu weryfikacji algorytmu diagnostycznego przeprowadzono eksperyment czynny na okrętowym silniku spalinowym typu Sulzer 3Al 25/30 w zmiennych warunkach eksploatacji. Dane doświadczalne pozyskano przy pomocy indykatora elektronicznego Unitest 201.
The paper presents the possibility of diagnosing the fuel injection system of a marine diesel engine basing on a indicator diagram. The algorithm of the faults detection was built with the use of neural networks. The experience data has been collected during the test at the Sulzer 3Al 25/30 engine. The indication diagram has been collected by electronic indicator Unitest 201.

Źródło:

Diagnostyka; 2005, 33; 141-144
1641-6414
2449-5220

Pojawia się w:

Diagnostyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 28.

Tytuł:

Bayesian reliability models of Weibull systems: State of the art

Autorzy:

Zaidi, A.
Ould Bouamama, B.
Tagina, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/330104.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza

Tematy:

modelowanie hierarchiczne
system Weibulla
sieci bayesowskie
diagnostyka uszkodzeń
hierarchical modeling
reliability
Weibull
Bayesian networks
fault diagnosis

Opis:

In the reliability modeling field, we sometimes encounter systems with uncertain structures, and the use of fault trees and reliability diagrams is not possible. To overcome this problem, Bayesian approaches offer a considerable efficiency in this context. This paper introduces recent contributions in the field of reliability modeling with the Bayesian network approach. Bayesian reliability models are applied to systems with Weibull distribution of failure. To achieve the formulation of the reliability model, Bayesian estimation of Weibull parameters and the model's goodness-of-fit are evoked. The advantages of this modelling approach are presented in the case of systems with an unknown reliability structure, those with a common cause of failures and redundant ones. Finally, we raise the issue of the use of BNs in the fault diagnosis area.

Źródło:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 3; 585-600
1641-876X
2083-8492

Pojawia się w:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 29.

Tytuł:

Wykorzystanie sieci neuronowych cp w wibroakustycznej diagnostyce uszkodzeń przekładni zębatej
Use of cp neural network in vibroacoustic diagnostics of toothed gears failure

Autorzy:

Dybała, J.
Radkowski, S.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/328698.pdf

Data publikacji:

2004

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN

Tematy:

selekcja cech
klasyfikacja obrazów
sieci neuronowe
diagnostyka wibroakustyczna
feature selection
pattern classification
neural networks
vibroacoustic diagnostic

Opis:

W artykule przedstawiono sposób zastosowywania neuronowego klasyfikatora zbudowanego na bazie sieci neuronowej z propagacją przeciwną w diagnostyce wibroakustycznej przekładni zębatej. Ponadto, w pracy przedstawiono unikalną metodę selekcji cech stanu obiektu opartą na geometrii przestrzeni obserwacji. W końcowej części artykułu przedstawiono jako przykład wyniki eksperymentu laboratoryjnego.
The article presents a way of applying a neural classifier constructed on the basis of counter-propagation neural network in vibroacoustic diagnostics of toothed gears. Moreover, in the paper the unique feature selection method of object state is presented. This method is based on geometry of the observation space. In final unit of article the results of laboratory experiment are presented as example.

Źródło:

Diagnostyka; 2004, 31; 59-66
1641-6414
2449-5220

Pojawia się w:

Diagnostyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 30.

Tytuł:

Zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce maszyn
Application of artifical inteligence in machine diagnostics

Autorzy:

Bartol-Smardzewska, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/329334.pdf

Data publikacji:

2005

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN

Tematy:

diagnostyka techniczna
system informatyczny
sieci neuronowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
computer systems
neural networks
artificial intelligence

Opis:

W ciągu ostatnich lat wzrasta zapotrzebowanie na diagnostykę techniczną, zmieniły się bowiem radykalnie kryteria oceny obiektów. Pojawiają się nowe zastosowania osiągnięć mikroelektroniki, techniki komputerowej, sieci neuronowych i sztucznej inteligencji, skutecznie wspomagają one możliwości diagnostyki technicznej. To wszystko diametralnie zmienia poglądy i dokonania w obszarze wykrywania i nadzorowania zmian stanu obiektów metodami diagnostyki technicznej. Daje to możliwość nadzorowania zmian stanu, lokalizacji uszkodzeń i minimalizacji skutków uszkodzeń.
In last few years request of technical diagnostics increase, cause of radically change of object's rate standard. New adoption of achievement of microelectronics, computer technology, neural nets and artificial intelligence succor power of technical diagnostics efficiently. All of that, change diametrically ideas and performance of detection and inspection by technical diagnostics methods of object's state changes. It gives the possibility to inspect changes of state, location of damage and reducing of damage results.

Źródło:

Diagnostyka; 2005, 33; 193-198
1641-6414
2449-5220

Pojawia się w:

Diagnostyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 31.

Tytuł:

Artificial Neural Networks Approaches to Monitoring of Combustion in a Fluid Boiler
Monitorowanie kotłów fluidalnych z zastosowaniem neuronowych modeli spalania

Autorzy:

Jankowska, A.
Kornacki, S.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/972155.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich

Tematy:

sztuczne sieci neuronowe
wirtualne analizatory
diagnostyka kotłów energetycznych
artificial neural networks
virtual analyzers
fluid boilers diagnosis

Opis:

The paper describes the applications of artificial neural network models to calculating the emission of exhaust gases and early detection of a steam leak in power fluid boilers. Both tasks are related to the monitoring of boilers operation necessary for fulfilling the ecological requirements (balancing and reduction of the contamination emissions) and limiting the damage results. The paper describes especially problems, that are of general character and are important for implementation of industrial applications similar to other industrial plants.
Opisano zastosowanie modeli neuronowych do wyliczania emisji zanieczyszczeń powietrza oraz do wczesnego wykrywania nieszczelności parowych w energetycznych kotłach fluidalnych. Oba zadania związane są z monitorowaniem pracy kotłów koniecznym dla spełnienia wymagań ekologicznych (bilansowanie i redukcja emisji zanieczyszczeń) oraz ograniczeniem skutków awarii. W artykule przedstawiono zwłaszcza te zagadnienia, które mają charakter ogólny i są ważne przy tworzeniu tego typu przemysłowych aplikacji dla innych obiektów przemysłowych.

Źródło:

Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 3, 3; 149-151
0032-4140

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Kontrola

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 32.

Tytuł:

Rozpoznawanie stanu technicznego przekładni zębatych z wykorzystaniem sieci neuronowej CP
Identification of the Technical State of Toothed Gears with the Use of CP Neural Network

Autorzy:

Dybała, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/360674.pdf

Data publikacji:

2005

Wydawca:

Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz

Tematy:

sieci neuronowe
klasyfikacja
diagnostyka wibroakustyczna
przekładnie zębate
OMiUO 2005
neural networks
classification
vibroacoustic diagnostics
toothed gears

Opis:

W artykule przedstawiono sposób zastosowywania neuronowego klasyfikatora zbudowanego na bazie sieci neuronowej z propagacją przeciwną w diagnostyce wibroakustycznej przekładni zębatych. W końcowej części artykułu przedstawiono jako przykład wyniki eksperymentu laboratoryjnego.
This article presents a way of applying a neural classifier constructed on the basis of a counter-propagation neural network in vibroacoustic diagnosis of toothed gears. In the final part of the article the results of a laboratory experiment are presented.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2005, 5 (77); 227-236
1733-8670
2392-0378

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 33.

Tytuł:

Metoda generowania struktur logicznych sieci procesorów o łagodnej degradacji typu 4-wymiarowego sześcianu
A method of logical structures generation of 4-dimensional cube type processors network with soft degradation

Autorzy:

Kulesza, R.
Zieliński, Z.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/208980.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego

Tematy:

informatyka
diagnostyka systemowa
struktura logiczna sieci
sieci typu sześcianu
systemy z tolerancją błędów
informatics
system level diagnosis
network logical structure
hypercube network
fault tolerant systems

Opis:

W artykule podano model formalny struktury logicznej sieci procesorów typu sześcian czterowymiarowy oraz zdefiniowano pojęcie klasy kompozycji struktury. Zaproponowano metodę komponowania struktur logicznych sieci o określonych właściwościach za pomocą działań na wprowadzonej skondensowanej postaci struktury. Określono własności takich działań oraz podano zbiór wzorców, które mogą indukować poszukiwane struktury. Wyznaczono liczebności zbiorów spójnych i spójnych cyklicznych struktur etykietowanych oraz spójnych cyklicznych struktur nieetykietowanych, a także etykietowanych drzew o p ∈{4,..., 9} procesorach. W ogólnym zarysie przedstawiono sposób takiej reprezentacji geometrycznej struktury, który zawiera wszystkie procesory i linie transmisji danych oraz ma minimalną liczbę przecięć linii krawędziowych.
A formal model of the logical structure of a 4-dimensional cube-type processor network is presented, and the concept of a composition structure class is defined. The paper proposes a method for creating logical network structures with specific properties with the help of actions on the proposed condensed structure form. Properties of such actions were defined, and a set of patterns were provided which may induce the searched structures. The number of coherent sets and coherent cyclic labelled structures as well as coherent cyclic non-labelled structures, as well labelled and non-labelled trees with processors were determined. The article presents (in general terms) geometric representation of the structure, which contains all the processors and data transmission lines and has a minimal number of intersections of edge lines, which is important for network management.

Źródło:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2011, 60, 4; 245-358
1234-5865

Pojawia się w:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 34.

Tytuł:

Wyznaczanie struktur logicznych sieci procesorów o łagodnej degradacji i strukturze 4-wymiarowego hipersześcianu
Determination of logical structures of 4-dimensional hypercube processors network with soft degradation

Autorzy:

Kulesza, R.
Zieliński, Z.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/209415.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego

Tematy:

informatyka
diagnostyka systemowa
struktura logiczna sieci
sieci typu sześcian
systemy z tolerancją błędów
informatics
system level diagnosis
network logical structure
hypercube network
fault tolerant systems

Opis:

W artykule rozwinięto metodę generowania struktur logicznych sieci procesorów o łagodnej degradacji typu 4-wymiarowy hipersześcian, zaproponowaną w artykule [8], oraz przedstawiono sposób zastosowania tej metody do wyznaczenia obrazów geometrycznych cyklicznych i acyklicznych struktur roboczych takiej sieci o co najmniej czterech procesorach. Wyznaczono szeregi przeliczające etykietowanych oraz nieetykietowanych struktur roboczych sieci.
In the work, the formal model of the logical structure of a 4-dimensional hypercube processor network and the method of a composition structure were developed based on the method proposed in [8]. The method for determining geometrical form of logical network cyclic and acyclic working structures with the use of operations on the proposed condensed structure form was presented. Counting series for labelled and unlabelled working structures were determined.

Źródło:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2012, 61, 4; 293-306
1234-5865

Pojawia się w:

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 35.

Tytuł:

Przyszłościowe współbieżne mikroprocesorowe inteligentne systemy mechatroniczne w sterowaniu i diagnostyce pojazdów szynowych (1)
Future synchronous microprocessor intelligent mechatronic systems in controlling and diagnostic of the rail vehicles (1)

Autorzy:

Bocian, Stanisław

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/35127708.pdf

Data publikacji:

2007

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny

Tematy:

rozproszone współbieżne mikroprocesorowe inteligentne systemy mechatroniczne
sterowanie i diagnostyka pojazdów szynowych
rozproszone układy sterowania
modele sieci CAN

Opis:

W artykule przedstawiono przyszłościowe rozproszone współbieżne mikroprocesorowe inteligentne systemy mechatroniczne w sterowaniu i diagnostyce pojazdów szynowych. Systemy te będą podstawą do tworzenia różnych modeli i układów informatycznych i informacyjnych dla pojazdów szynowych. Artykuł składa się z kilku części. Pierwsza część artykułu (1) obejmuje ogólne wiadomości na temat problemów rozproszonych układów sterowania oraz stosowanych modeli sieci CAN. Zawiera informacje na temat stosowanych systemów sterowania przez firmy europejskie.
The future scattered synchronous microprocessor intelligent mechatronic systems in controlling and diagnostic of the rail vehicles are presented in this article. These systems will be base for creation the different models and informatic and information systems for the rail vehicles. This article consists of the few parts. The first part of this article (1) includes the general information on the subject of the problems of the scattered control systems and the used models of CAN network. It includes the information on the subject of the used control systems by the European companies.

Źródło:

Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe; 2007, 4; 26-30
0138-0370
2719-9630

Pojawia się w:

Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 36.

Tytuł:

Pewne aspekty wykorzystania sztucznych sieci neuronowych dla identyfikacji i sterowania procesem przemiału cementu
Some aspects of use of artificial neural networks for identification and control of cement grinding process

Autorzy:

Rojek, R.
Bursy, G.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/151235.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich

Tematy:

sieci neuronowe
identyfikacja
diagnostyka
sterowanie
przemiał cementu
młyn kulowy
neural networks
identification
diagnostics
control
cement grilling
ball mill

Opis:

artykule przedstawiono wybrane aspekty zastosowania sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji i sterowania energochłonnym procesem przemiału cementu. Jest to złożony nieliniowy proces dynamiczny. Sterowanie takim procesem z wykorzystaniem klasycznych układów regulacji nie jest efektywne. Zaproponowano zatem wykorzystanie niestandardowych algorytmów opartych na sieciach neuronowych. Do ich realizacji wykorzystano dane pomiarowe oraz wiedzę operatorów. Badania symulacyjne układu przeprowadzono w środowisku Matlab-Simulink pod kątem optymalizacji struktury sieci i wyboru odpowiedniego procesu uczenia. Uzyskane wyniki potwierdzają możliwości wykorzystania algorytmów neuronowych do sterowania procesem przemiału.
This paper presents selected aspects of application of artificial neural networks to identification and control of the cement grinding process occurring in the closed-circuit ball mill (Fig. 1) [13, 14]. Cement grinding is a complicated, nonlinear, energy-consuming process. Control of the process by means of classical control systems is not effective. Therefore, nonstandard neural network algorithms combined with the inverse modeling method of Jordan and Jacon [2, 15, 18] are proposed for the purpose. The NARX neural network model (Fig. 3) is used, in addition to the expert operator knowledge developed on a basis of a number of experiments run at a domestic cement plant. Simulation runs in the Matlab/Simulink environment are directed to optimization of the network structure and selection of its adequate learning process. The obtained results enable concluding that the application of a neurocontroller to control of the grinding process can yield satisfactory process performance [4].

Źródło:

Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 2, 2; 190-192
0032-4140

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Kontrola

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 37.

Tytuł:

Przetwarzanie danych w Centrum Diagnostyki PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. – nowe inicjatywy
New trands in data processing explored at the centre for railway diagnostics, PKP Polskie Linie Kolejowe S.A.

Autorzy:

Madej, L.
Gołąbek, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/249575.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej

Tematy:

utrzymanie predykcyjne
big data
sieci sensorowe
WSN
diagnostyka kolejowa
predictive maintenance
Big Data
wireless sensor networks
railway diagnostics

Opis:

Burzliwy rozwój technologii informatycznych pozwala na pozyskiwanie, przetwarzanie i automatyczną analizę wielkich ilości danych diagnostycznych. Umożliwia to realizację optymalnych pod względem efektywności i kosztu strategii utrzymania infrastruktury kolejowej. Centrum Diagnostyki PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. utrzymuje obszerny zbiór danych diagnostycznych i podejmuje działania ku przekształceniu go w wydajną bazę do działań analitycznych, zgodnie ze współczesnymi trendami, znanymi pod hasłem Big Data Analytics. Częścią aktywności w tym zakresie jest pozyskiwanie nowych źródeł danych diagnostycznych. Przykładem jest projekt pilotażowy wdrożenia sieci autonomicznych sensorów bezprzewodowych do monitorowania temperatury szyn. Artykuł opisuje podjęte i planowane działanie wraz z koniecznym kontekstem technologicznym.
Fierce development of IT sector allows for an effective acquisition, processing and automatic analysis of large volumes of diagnostic data. This in turn brings in the possibility of implementing an optimal strategy for railway infrastructure maintenance in terms of both effectiveness and operational costs. The Center for Diagnostics, PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. maintains a large database of diagnostic data and puts an effort toward transforming this data set into effective and consistent platform of data analysis according to current trend called Big Data Analytics. A part of an effort in this field is extending the database with new diagnostic data sets. The recent example of such activity is a drive test project of implementing a wireless sensor network for rail temperature monitoring. The undertaken and planned initiatives along with necessary technological context have been described in the paper.

Źródło:

Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne; 2018, 1(115); 59-73
1231-9171

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 38.

Tytuł:

Convolutional neural networks for early computer diagnosis of child dysplasia
Konwolucyjne sieci neuronowe do wczesnej diagnostyki komputerowej dysplazji u dzieci

Autorzy:

Bilynsky, Yosyp
Nikolskyy, Aleksandr
Revenok, Viktor
Pogorilyi, Vasyl
Smailova, Saule
Voloshina, Oksana
Kumargazhanova, Saule

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/27315470.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej

Tematy:

convolutional neural networks
computer diagnosis
ultrasound image child dysplasia
konwolucyjne sieci neuronowe
diagnostyka komputerowa
obrazowanie ultrasonograficzne dysplazji dziecięcej

Opis:

The problem in ultrasound diagnostics hip dysplasia is the lack of experience of the doctor in case of incorrect orientation of the hip joint and ultrasound head. The aim of this study was to evaluate the ability of the convolutional neural network (CNN) to classify and recognize ultrasound imaging of the hip joint obtained at the correct and incorrect position of the ultrasound sensor head in the computer diagnosis of pediatric dysplasia. CNN's such as GoogleNet, SqueezeNet, and AlexNet were selected for the study. The most optimal for the task is the use of CNN GoogleNet showed. In this CNN used transfer learning. At the same time, fine-tuning of the network and additional training on the database of 97 standards of ultrasonic images of the hip joint were applied. Image type RGB 32 bit, 210 × 300 pixels are used. Fine-tuning has been performed the lower layers of the structure CNN, in which 5 classes are allocated, respectively 4 classes of hip dysplasia types according to the Graf, and the Type ERROR ultrasound image, where position of the ultrasound sensor head and of the hip joint in ultrasound diagnostics are incorrect orientation. It was found that the authenticity of training and testing is the highest for the GoogleNet network: when classified in the training group accuracy is up to 100%, when classified in the test group accuracy – 84.5%.
Problemem w diagnostyce ultrasonograficznej dysplazji stawu biodrowego jest brak doświadczenia lekarzy w zakresie nieprawidłowej orientacji stawu biodrowego i głowicy ultrasonograficznej. Celem tego badania była ocena zdolności konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN) do klasyfikowania i rozpoznawania obrazów ultrasonograficznych stawu biodrowego uzyskanych przy prawidłowym i nieprawidłowym położeniu głowicy ultrasonograficznej we wspomaganej komputerowo diagnostyce dysplazji dziecięcej. Do badania wybrano sieci CNN, takie jak GoogleNet, SqueezeNet i AlexNet. Wykazano, że najbardziej optymalne dla tego zadania jest użycie CNN GoogleNet. Jednocześnie w CNN zastosowano metodologię uczenia transferowego. Zastosowano precyzyjne dostrojenie sieci i dodatkowe szkolenie na podstawie 97 próbek obrazów ultrasonograficznych stawu biodrowego, typ obrazu RGB 32 bity, 210 × 300 pikseli. Przeprowadzono dostrajanie dolnych warstw struktury CNN, w której zidentyfikowano 5 klas, odpowiednio 4 klasy typów dysplazji stawu biodrowego według Grafa oraz obraz ultrasonograficzny typu ERROR, w którym pozycja głowicy ultrasonograficznej i stawu biodrowego w diagnostyce ultrasonograficznej mają nieprawidłową orientację. Stwierdzono, że niezawodność szkolenia i testowania jest najwyższa dla sieci GoogleNet: podczas klasyfikacji w grupie szkoleniowej dokładność wynosi do 100%, podczas klasyfikacji w grupie testowej dokładność wynosi 84,5%.

Źródło:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 2; 56--63
2083-0157
2391-6761

Pojawia się w:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 39.

Tytuł:

Diagnostyka nawierzchni drogowej przy zastosowaniu metod sieci neuronowych – studium przypadku
Road pavement diagnostics using neural network methods – a case study

Autorzy:

Jóźwiak, Zuzanna
Pożarycki, Andrzej
Górnaś, Przemysław

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/24024764.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej

Tematy:

sieci neuronowe
głębokie uczenie maszynowe
diagnostyka nawierzchni
obrazy cyfrowe
neural networks
deep machine learning
pavement diagnostics
digital images

Opis:

W artykule przedstawiono zastosowanie metody głębokiego uczenia maszynowego, wykorzystanej do jednego z zagadnień diagnostyki nawierzchni drogowej. Opisano techniki głębokiego uczenia maszynowego do rozpoznawania wybranej grupy uszkodzeń nawierzchni zarejestrowanych na obrazach cyfrowych. W ramach eksperymentu numerycznego porównano między sobą dwa modele powszechnie znane jako VGG16 i VGG19. Architektura sieci reprezentowana jest poprzez schemat połączeń charakterystyczny dla konwolucyjnych sieci neuronowych, które z założenia przeznaczone są na potrzeby identyfikacji obiektów na obrazach cyfrowych. Mimo wszystko źródłowa baza danych, znana pod angielską nazwą ImageNet, nie zawiera obrazów cyfrowych nawierzchni jezdni. W celu poszerzenia wiedzy w tym zakresie autorzy utworzyli bazę ortogonalnych obrazów cyfrowych nawierzchni jezdni i opisali jeden z możliwych scenariuszy wykorzystania tych narzędzi do zautomatyzowanej identyfikacji uproszczonej wersji wskaźnika stanu powierzchni.
This paper presents the application of deep machine learning method used for one of the problems of road pavement diagnostics. Deep machine learning techniques for the recognition of a selected group of pavement surface defects observed in digital images are described. In a numerical experiment, two models commonly known as VGG16 and VGG19 were compared to each other. The network architecture is represented by a connection scheme characteristic of convolutional neural networks, which by design are intended for the purpose of identifying objects in digital images. Nevertheless, the source database known as ImageNet does not contain digital images of pavement surfaces. In order to extend the knowledge in this area, the authors created a database of orthogonal digital images of pavement surfaces and described one of the possible scenarios of using these tools for automated identification of a simplified version of the surface condition index.

Źródło:

Drogownictwo; 2022, 2-3; 65--72
0012-6357

Pojawia się w:

Drogownictwo

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 40.

Tytuł:

Diagnostyka wibroakustyczna silnika spalinowego o zapłonie samoczynnym na końcu linii montażowej
Vibroacoustic diagnosis of the internal combustion diesel engine at the end of assembly line

Autorzy:

Janczewski, Ł.
Nowakowski, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/133432.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Naukowe Silników Spalinowych

Tematy:

test zimny
transformacja falkowa
sieci neuronowe
diagnostyka silnika spalinowego
cold test
wavelet transformation
neural network
engine fault diagnosis

Opis:

W referacie przedstawiono wibroakustyczną metodę oceny jakości silnika spalinowego o zapłonie samoczynnym opartą o wykorzystanie informacji zebranych podczas realizacji testu zimnego, zastosowanie transformacji falkowej oraz metod sztucznej inteligencji. W wyniku przeprowadzonych badań stwierdzono, że połączenie metody transformacji oraz sztucznych sieci neuronowych pozwala na uzyskanie wysokiej skuteczności klasyfikacji stanów wibroakustycznych silnika. Natomiast z uwagi możliwość wystąpienia błędnej klasyfikacji stanów uważa się, że metoda ta może stanowić wyłącznie element diagnostycznego systemu doradczego.
Method for quality evaluation of internal combustion diesel engine based on the wavelet transformation of the cold test vibroacoustic data and artificial inteligence methodology has been presented. Based on the presented investigations conclusion has been made that application of wavelet transformation and artificial neural network enables efficient classification of the different engine states. Because false egine states classification is still possible this method should not be used for purpose of binary classification (good-bad) but can be used as part of the diagnostic expert system.

Źródło:

Combustion Engines; 2013, 52, 3; 936-943
2300-9896
2658-1442

Pojawia się w:

Combustion Engines

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 41.

Tytuł:

Deep neural networks for skin lesions diagnostics
Głębokie sieci neuronowe dla diagnostyki zmian skórnych

Autorzy:

Michalska-Ciekańska, Magdalena

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2174701.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej

Tematy:

deep neural networks
transfer learning
dermatoscopic images
skin lesions diagnostics
głębokie sieci neuronowe
obraz dermatoskopowy
diagnostyka zmian skórnych

Opis:

Non-invasive diagnosis of skin cancer is extremely necessary. In recent years, deep neural networks and transfer learning have been very popular in the diagnosis of skin diseases. The article contains selected basics of deep neural networks, their interesting applications created in recent years, allowing the classification of skin lesions from available dermatoscopic images.
Nieinwazyjna diagnostyka nowotworów skóry jest niezwykle potrzebna. W ostatnich latach bardzo dużym zainteresowaniem w diagnostyce chorób skóry cieszą się głębokie sieci neuronowe i transfer learning. Artykuł zawiera wybrane podstawy głębokich sieci neuronowych, ich ciekawe zastosowania stworzone w ostatnich latach, pozwalające na klasyfikację zmian skórnych z dostępnych obrazów dermatoskopowych.

Źródło:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2022, 12, 3; 50--53
2083-0157
2391-6761

Pojawia się w:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 42.

Tytuł:

Ocena skuteczności płukania przewymiarowanych sieci wodociągowych metodą ukierunkowanego przepływu na podstawie jakości popłuczyn
Assessing the efficiency of unidirectional flushing of oversized water-pipe networks in terms of washings quality

Autorzy:

Kulbik, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/237480.pdf

Data publikacji:

2008

Wydawca:

Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych

Tematy:

płukanie sieci wodociągowej
jakość popłuczyn
diagnostyka eksploatacyjna
symulacja komputerowa
water-pipe network flushing
washings quality
operational diagnosis
computer simulation

Opis:

Badania wykonano w 2006 r. w Biłgoraju na sieci wodociągowej o długości 77 km. Podstawową cechą zastosowanej metody była realizacja scenariuszy płukania, które zostały zaplanowane za pomocą symulacji komputerowej. Analizie poddano wyniki badań laboratoryjnych 254 próbek popłuczyn pobranych podczas płukania rurociągów, w zakresie trzech wskaźników: mętności, suchej pozostałości i zawartości związków żelaza. Wykazano, że istotnym czynnikiem wpływających na zmienność jakości popłuczyn była krotność wymiany wody w sieci podczas jej płukania. Największe wartości trzech analizowanych wskaźników odnotowano w trakcie pierwszej wymiany wody wraz z tendencją malejącą w kolejnych cyklach. Ocenę skuteczności płukania sieci przeprowadzono wielokryterialnie na bazie symulacyjnego odwzorowania jego przebiegu, w tym dokonano oszacowania hydraulicznego stanu wybranych rurociągów przed i po płukaniu. Jako kryterium ilościowej oceny przyjęto ładunek zanieczyszczeń odpływających rurociągiem zrzutowym do kanalizacji oraz masę usuniętych związków żelaza i suchej pozostałości. Z bilansu wynika, że masa wypłukanych substancji stałych wyniosła ponad 5 ton, w tym związków żelaza około 50 kg. Wzrost sprawności hydraulicznej płukanych rurociągów był zróżnicowany zależnie od funkcji, jaką pełnią one w układzie wodociągowym, ich średnicy i rodzaju materiału. Najlepsze efekty uzyskano w płukaniu sieci rozdzielczej wykonanej z rur żeliwnych, a najmniej skuteczne było usuwanie osadów z magistrali wodociągowej.
Relevant investigations were conducted within the Bilgoraj water distribution system (77 km in length) in 2006. The unidirectional flushing method used for the purpose of the study consisted in the execution of flushing scenarios established by computer simulations. A set of 254 washings samples collected in the course of water-pipe flushing was analyzed for turbidity, total solids and iron compounds. The results showed that the variability in the quality of washings was primarily due to the number of water exchange cycles in the course of flushing. The values of the parameters examined, which were found to be the highest in the first cycle of water exchange, showed a downward trend in subsequent cycles. Flushing efficiency was assessed using a multi-criterion method which involved simulation-based mapping of the course of flushing, assessments being also conducted of the hydraulic condition before and after flushing of the pipes chosen. The criterion adopted for quantitative assessments included the load of pollutants passing to the sewer system via the discharge pipe, as well as the mass of iron compounds and total solids removed. As can be inferred from the balance, the mass of total solids removed exceeded 5 tons (including approx. 50 kg of iron compounds). The increase in the hydraulic efficiency of the pipes was found to depend on their function in the water distribution system, their diameter and the material they were made of. The highest values were obtained with the flushing of distribution network pipes made of cast iron. The lowest values were those of solids removal from the water main.

Źródło:

Ochrona Środowiska; 2008, 30, 1; 31-38
1230-6169

Pojawia się w:

Ochrona Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 43.

Tytuł:

System wspomagający diagnostykę czerniaka złośliwego przy pomocy metod przetwarzania obrazu i algorytmów inteligencji obliczeniowej
Decision system supporting melanomena detection with the usage of image processing and computational intelligence methods

Autorzy:

Mikołajczyk, A.
Kwasigroch, A.
Grochowski, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/269110.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki

Tematy:

diagnostyka
wspomaganie decyzji
przetwarzanie obrazu
sztuczne sieci neuronowe
czerniak złośliwy
diagnostics
decision support
image processing
artificial neural networks
melanoma malignant

Opis:

Nowotwory skóry są najczęściej spotykanymi nowotworami na świecie. Czerniaki złośliwe stanowią od około 5 do 7% wszystkich nowotworów złośliwych skóry u człowieka. Ich wczesne zdiagnozowanie jest kluczowym czynnikiem w późniejszej pomyślnej terapii. Niniejsza praca zawiera propozycję rozwinięcia i zautomatyzowania najważniejszej metody diagnozowania czerniaków, metody ABCD Stoltza. W artykule przedstawiono koncepcję i implementację zautomatyzowanego systemu do diagnostyki znamion skórnych pod kątem wykrycia czerniaka zł ościowego. Zaproponowano nową, rozszerzoną wersję metody dermatoskopowej ABCD i zaimplementowano niezbędne algorytmy w środowisku Matlab. Główne cechy znamion skórnych o charakterze nowotworowym są wyszukiwane automatycznie przy pomocy metod przetwarzania obrazu oraz opracowanych algorytmów. Decyzja na temat rozpoznania lub nie czerniaka złośliwego podejmowana jest przez sztuczną sieć neuronową, wnioskującą na podstawie wskaźników wyznaczonych na etapie przetwarzania obrazów. Omawiany system wspomagania decyzji może służyć jako narzędzie usprawniające pracę lekarzy pierwszego kontaktu lub jako system umożliwiający szybkie samobadanie skóry przez pacjentów. Aplikację przetestowano na 126 znamionach skórnych. Uzyskano czułość równą 98% oraz swoistość równą 73%, co jest bardzo dobrym osiągnięciem.
Skin cancer is the most common cancer in the world. Malignant melanomas make up about 5-7% of all types of human skin cancer. The work describes the development process of an automated system purposed for the diagnosis of skin lesions in order to detect a malignant melanoma. The application should be used as a decision support system for primary care physicians or as a system capable of self-examination of the skin. When designing an application author developed and proposed a new, enhanced version of the ABCD dermatoscopic method of Stoltz. To describe main features of skin lesions for malignancy, image processing methods were used. In addition, application was trained by artificial neural network, which acts as a specialist doctor, who is responsible of making a diagnosis based on these features. The application has been tested on 126 the skin moles. It gets high final score with a sensitivity of 98% and specificity equal to 73.08%.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2016, 51; 119-122
1425-5766
2353-1290

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 44.

Tytuł:

Deep learning versus classical neural approach to mammogram recognition

Autorzy:

Kurek, J.
Świderski, B.
Osowski, S.
Kruk, M.
Barhoumi, W.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/200919.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

convolutional neural networks
breast cancer diagnosis
mammogram recognition
diagnostic features
splotowe sieci neuronowe
diagnostyka raka piersi
rozpoznawanie
mammografia
cechy diagnostyczne

Opis:

Automatic recognition of mammographic images in breast cancer is a complex issue due to the confusing appearance of some perfectly normal tissues which look like masses. The existing computer-aided systems suffer from non-satisfactory accuracy of cancer detection. This paper addresses this problem and proposes two alternative techniques of mammogram recognition: the application of a variety of methods for definition of numerical image descriptors in combination with an efficient SVM classifier (so-called classical approach) and application of deep learning in the form of convolutional neural networks, enhanced with additional transformations of input mammographic images. The key point of the first approach is defining the proper numerical image descriptors and selecting the set which is the most class discriminative. To achieve better performance of the classifier, many image descriptors were defined by means of applying different characterization of the images: Hilbert curve representation, Kolmogorov-Smirnov statistics, the maximum subregion principle, percolation theory, fractal texture descriptors as well as application of wavelet and wavelet packets. Thanks to them, better description of the basic image properties has been obtained. In the case of deep learning, the features are automatically extracted as part of convolutional neural network learning. To get better quality of results, additional representations of mammograms, in the form of nonnegative matrix factorization and the self-similarity principle, have been proposed. The methods applied were evaluated based on a large database composed of 10,168 regions of interest in mammographic images taken from the DDSM database. Experimental results prove the advantage of deep learning over traditional approach to image recognition. Our best average accuracy in recognizing abnormal cases (malignant plus benign versus healthy) was 85.83%, with sensitivity of 82.82%, specificity of 86.59% and AUC = 0.919. These results are among the best for this massive database.

Źródło:

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 831-840
0239-7528

Pojawia się w:

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 45.

Tytuł:

Diagnostics of analog systems using Artificial Neural Networks
Diagnostyka systemów analogowych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

Autorzy:

Bilski, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/277729.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów

Tematy:

artificial intelligence
artificial neural networks
fault detection
analog systems diagnostics
sztuczna inteligencja
sztuczne sieci neuronowe
wykrywanie uszkodzeń
diagnostyka systemów analogowych

Opis:

The paper presents the diagnostic applications of artificial neural networks (ANN). Aims and problems present in the contemporary diagnostics are introduced. The structure of the artificial intelligence-based system is presented and discussed in detail. Various approaches to design the on-line fault detection and location system using artificial intelligence approaches are introduced. The generic architecture of the ANN and its variations are presented. Next, their diagnostic applications, advantages and drawbacks are discussed. Application of RBF ANN-based diagnostic module to detect and identify faults of the 5th order lowpass filter is presented. Finally, usability and limitations of the ANN-based diagnostic system are provided.
W artykule przedstawiono zastosowania sztucznych sieci neuronowych w diagnostyce systemów analogowych. Opisano główne cele diagnostyki oraz problemy spotykane obecnie podczas detekcji i lokalizacji uszkodzeń. Wprowadzono ogólną strukturę systemu diagnostycznego opartego na metodach sztucznej inteligencji. Przedstawiono różne metody inteligentne, które mogą zostać zastosowane w systemie działającym w trybie on-line. Następnie omówiono ogólną architekturę sztucznej sieci neuronowej oraz jej cechy szczególnie istotne z punktu widzenia detekcji i lokalizacji uszkodzeń. Specyficzne architektury sieci wraz z ich zastosowaniami diagnostycznymi przedstawiono w szczegółach. Na przykładzie filtru dolnoprzepustowego 5. rzędu przedstawiono działanie metody diagnostycznej wykorzystującej sieć neuronową typu RBF. Omówiono możliwości i ograniczenia stosowalności sztucznych sieci neuronowych jako narzędzia diagnostycznego.

Źródło:

Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 4; 23-32
1427-9126

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Robotyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 46.

Tytuł:

Application of genetic algorithms in the task of choosing inputs for probabilistic neural network classifier of faults of gear-tooth

Autorzy:

Czech, P.
Mikulski, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/393327.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Polskie Stowarzyszenie Telematyki Transportu

Tematy:

gearbox
diagnostics
neural networks
Wigner-Ville transform
genetic algorithm
skrzynia biegów
diagnostyka
sieci neuronowe
transformata Wignera-Ville'a
algorytm genetyczny

Opis:

In this article are presented results of trials of building an application based on probabilistic neural network, used to diagnose damages to the gear wheel teeth in the form of cracks at the base of the tooth. To determine the proper network learning process is necessary to get from the tested object numerous set of input data. Conducted researches are based on data obtained from the identified model of gear working in the drive system, which made it possible to acquire the necessary amount of data. In experiments was tested the usefulness of different sets of descriptors of teeth damages, constructed on the basis of vibratory signals, processed using the Wigner-Ville transform. Often the problem, which makes the proper learning of the neural classifiers impossible is the size of the network structure. Therefore, in further studies was examined the usefulness of genetic algorithms which task is selecting an input data for the artificial neural networks of PNN type.

Źródło:

Archives of Transport System Telematics; 2015, 8, 3; 15-19
1899-8208

Pojawia się w:

Archives of Transport System Telematics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 47.

Tytuł:

On-the-fly diagnosability analysis of bounded and unbounded labeled Petri nets using verifier nets

Autorzy:

Li, B.
Khlif-Bouassida, M.
Toguéyni, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/330272.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza

Tematy:

fault diagnosis
discrete event system
labeled Petri nets
on-the-fly diagnosability analysis
verifier nets
diagnostyka błędu
układ zdarzeń dyskretnych
sieci Petriego

Opis:

This paper considers the problem of diagnosability analysis of discrete event systems modeled by labeled Petri nets (LPNs). We assume that the LPN can be bounded or unbounded with no deadlock after firing any fault transition. Our approach is novel and presents the on-the-fly diagnosability analysis using verifier nets. For a given LPN model, the verifier net and its reachability graph (for a bounded LPN) or coverability graph (for an unbounded LPN) are built on-the-fly and in parallel for diagnosability analysis. As soon as a diagnosability decision is established, the construction is stopped. This approach achieves a compromise between computation limitations due to efficiency and combinatorial explosion and it is useful to implement an engineering approach to the diagnosability analysis of complex systems.

Źródło:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2018, 28, 2; 269-281
1641-876X
2083-8492

Pojawia się w:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 48.

Tytuł:

Breast cancer diagnosis using wrapper-based feature selection and artificial neural network

Autorzy:

Naveed, Nawazish
Madhloom, Hayan T.
Husain, Mohd Shahid

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1956040.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy

Tematy:

breast cancer diagnosis
feature selection
neural network
grid search
machine learning
diagnostyka raka piersi
dobór cech
sieć neuronowa
przeszukiwanie sieci
uczenie maszynowe

Opis:

Breast cancer is commonest type of cancers among women. Early diagnosis plays a significant role in reducing the fatality rate. The main objective of this study is to propose an efficient approach to classify breast cancer tumor into either benign or malignant based on digitized image of a fine needle aspirate (FNA) of a breast mass represented by the Wisconsin Breast Cancer Dataset. Two wrapper-based feature selection methods, namely, sequential forward selection(SFS) and sequential backward selection (SBS) are used to identify the most discriminant features which can contribute to improve the classification performance. The feed forward neural network (FFNN) is used as a classification algorithm. The learning algorithm hyper-parameters are optimized using the grid search process. After selecting the optimal classification model, the data is divided into training set and testing set and the performance was evaluated. The feature space is reduced from nine feature to seven and six features using SFS and SBS respectively. The highest classification accuracy recorded was 99.03% with FFNN using the seven SFS selected features. While accuracy recorded with the six SBS selected features was 98.54%. The obtained results indicate that the proposed approach is effective in terms of feature space reduction leading to better accuracy and efficient classification model.

Źródło:

Applied Computer Science; 2021, 17, 3; 19-30
1895-3735

Pojawia się w:

Applied Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 49.

Tytuł:

Worm gear condition monitoring and fault detection from thermal images via deep learning method
Monitorowanie stanu i wykrywanie błędów przekładni ślimakowej na podstawie termogramów z wykorzystaniem metody głębokiego uczenia

Autorzy:

Karabacak, Yunus Emre
Gürsel Özmen, Nurhan
Gümüşel, Levent

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1841856.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

fault diagnosis
worm gears
thermal imaging
convolutional neural networks
GoogLeNet
condition monitoring
diagnostyka błędów
przekładnie ślimakowe
termografia
splotowe sieci neuronowe
monitorowanie stanu

Opis:

Worm gearboxes (WG) are often preferred, because of their high torque, quickly reducing speed capacity and good meshing effectiveness, in many industrial applications. However, WGs may face with some serious problems like high temperature at the speed reducer, gear wearing, pitting, scoring, fractures and damages. In order to prevent any damage, loss of time and money, it is an important issue to detect and classify the faults of WGs and develop the maintenance plans accordingly. The present study addresses the application of the deep learning method, convolutional neural network (CNN), in the field of thermal imaging that were gathered from a test rig operating on different loads and speeds. Deep learning approaches, have proven their powerful capability to exploit faulty information from big data and make intelligently diagnostic decisions. Studies concerning the condition monitoring of WGs in the literature are limited. This is the first study on WGs with infrared thermography rather than vibration and sound measurements which have some deficiencies about hardware requirements, restricted measurement abilities and noisy signals. For comparison, CNN was also trained, with vibration and sound data which were collected from the healthy and faulty WGs. The results of fault diagnosis show that thermal image based CNN model on WG has achieved 100% success rate whereas the vibration performance was 83.3 % and sound performance was 81.7%. As a result, thermal image based CNN model showed a better diagnosing performance than the others for WGs. Moreover, condition monitoring of WGs, can be performed correctly with less measurement costs via thermal imaging methods.
W wielu zastosowaniach przemysłowych preferuje się przekładnie ślimakowe, ze względu na ich wysoki moment obrotowy, możliwość szybkiej redukcji prędkości i dobrą sprawność zazębienia. Jednakże przekładnie tego typu narażone są często na poważne problemy, takie jak wysoka temperatura przy reduktorze prędkości czy też zużycie, pitting (wżery), zatarcie, pęknięcie lub uszkodzenie kół zębatych. Zapobiec takim uszkodzeniom, i związanym z nimi stratom finansowym i czasowym, można poprzez wykrywanie i klasyfikowanie błędów przekładni i odpowiednie opracowanie planów konserwacji. Niniejsze badanie dotyczy zastosowania metody głębokiego uczenia oraz splotowych sieci neuronowych (SSN) do monitoringu stanu przekładni na podstawie termogramów zarejestrowanych na stanowisku testowym pracującym przy różnych obciążeniach i prędkościach. Podejścia oparte na uczeniu głębokim umożliwiają efektywne wykorzystanie informacji o błędach pochodzących z dużych zbiorów danych i podejmowanie trafnych decyzji diagnostycznych. Niewiele z dostępnych publikacji poświęconych jest monitorowaniu stanu przekładni ślimakowych. Niniejsza praca jako pierwsza przedstawia badania przekładni ślimakowej z zastosowaniem termografii zamiast zwyczajowo prowadzonych pomiarów drgań i dźwięku, które mają pewne wady dotyczące wymagań sprzętowych, ograniczonych możliwości pomiarowych i głośności sygnałów. SNN opartą na danych termicznych porównano z siecią, którą uczono na zbiorach danych wibracyjnych i akustycznych pochodzących z prawidłowo działających i uszkodzonych przekładni ślimakowych. Wyniki diagnostyki uszkodzeń pokazują, że model SSN przekładni ślimakowej oparty na obrazie termicznym osiągnął stuprocentową (100%) skuteczność, podczas gdy skuteczność modeli opartych na danych wibracyjnych i akustycznych wyniosła, odpowiednio, 83,3% i 81,7%. Tym samym, model SNN oparty na obrazie termicznym pozwalał na trafniejsze diagnozowanie przekładni ślimakowej niż pozostałe modele. Ponadto zastosowanie metod opartych na termografii pozwala na poprawne monitorowanie stanu przy niższych kosztach pomiaru.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 3; 544-556
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 50.

Tytuł:

Diagnostyka doboru średnic przewodów wodociągowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych typu MLP: przykład obliczeniowy
Diagnostics diameter selection of water pipes by using MLP artificial neural networks: case of study

Autorzy:

Dawidowicz, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/402715.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej

Tematy:

system dystrybucji wody
obliczenia hydrauliczne
dobór średnic
diagnostyka procesów
sieci neuronowe
water distribution system
hydraulic calculations
selection of diameters
diagnostics processes
neural networks

Opis:

Obliczenia systemów dystrybucji wody wykonywane są najczęściej wielokrotnie, gdyż po pierwszych obliczeniach z reguły nie uzyskuje się poprawnego rozwiązania z technicznego punktu widzenia. Pojawiają się różnorodne problemy, które powinny być rozpoznane i zlokalizowane. Po każdym przebiegu obliczeniowym następuje ocena wyników, korekta danych i kolejne obliczenia. Przyjmując, że obliczenia są wieloetapowym procesem mającym na celu uzyskanie właściwego rozwiązania, można mówić obliczeniach jako o procesie obliczeniowym oraz diagnostyce procesu obliczeniowego. W niniejszym artykule zamieszczono przykład obliczeniowy metody diagnostycznej, mającej na celu ocenę poprawności doboru średnic przewodów wodociągowych. Proponowana metoda opiera się na teorii diagnostyki procesów oraz modelowania neuronowego.
Calculations of water distribution systems are the most frequently performed, because after the first calculations the correct solution, from a technical point of view, are generally not obtained. After each run the calculation takes evaluation of the results, correction of data and next calculation. Assuming that the calculation is a process to obtain the right solutions, we can talk about the process of calculation and diagnosis of the calculation. This article provides an example of calculation diagnostic method aimed at assessing the selection of diameter water pipes. The proposed method is based on the theory of diagnostic processes and neural modelling.

Źródło:

Budownictwo i Inżynieria Środowiska; 2015, 6, 2; 61-68
2081-3279

Pojawia się w:

Budownictwo i Inżynieria Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce