Informacja

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

Wyszukujesz frazę "symptom value forecasting" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Decomposition of the symptom observation matrix and grey forecasting in vibration condition monitoring of machines
Autorzy:
Cempel, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929868.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
zużycie maszyn
obserwacja wielowymiarowa
drganie
przestrzeń uszkodzeń
przestrzeń obserwacji
wartość graniczna symptomu
prognozowanie
teoria szarych systemów
machine wear
multidimensional observation
vibration
SVD decomposition
fault space
observation space
symptom limit value
forecasting
grey system theory
Opis:
With the tools of modern metrology we can measure almost all variables in the phenomenon field of a working machine, and many of the measured quantities can be symptoms of machine conditions. On this basis, we can form a symptom observation matrix (SOM) intended for condition monitoring and wear trend (fault) identification. On the other hand, we know that contemporary complex machines may have many modes of failure, called faults. The paper presents a method of the extraction of the information about faults from the symptom observation matrix by means of singular value decomposition (SVD), in the form of generalized fault symptoms. As the readings of the symptoms can be unstable, the moving average of the SOM is applied with success. An attempt to assess the diagnostic contribution of a primary symptom is made, and also an approach to assess the symptom limit value and to connect the SVD methodology with neural nets is considered. Finally, a condition forecasting problem is discussed and an application of grey system theory (GST) to symptom prognosis is presented. These possibilities are illustrated by processing data taken directly from the machine vibration condition monitoring area.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 569-579
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody doboru modeli prognostycznych w automatycznych systemach diagnostycznych
Methods of selection of forecasting models in automatic condition monitoring systems
Autorzy:
Tabaszewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327396.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
modele symptomowe
prognozowanie wartości symptomu
symptom models
symptom value forecasting
Opis:
Praca zawiera próbę rozwiązania problemu wyboru optymalnego modelu prognostycznego w automatycznych (skomputeryzowanych) systemach nadzoru diagnostycznego. Wraz z napływem nowych danych pomiarowych założony wcześniej model prognostyczny może się dezaktualizować co wymaga uruchomienia mechanizmu generacji (wyboru) nowego modelu prognostycznego bez wymaganej wiedzy eksperta w oparciu tylko o zgromadzone wcześniej dane. W pracy przedstawiono wyniki różnych proponowanych metod zastosowanych w celu przeciwdziałania dezaktualizacji modelu prognostycznego.
The paper contains an attempt of solution of optimal choice of forecasting model in automatic condition monitoring systems. As the new measured data are gathered an assumed earlier forecasting model can became inadequate. It requires to start a mechanism of generating or choosing a new forecasting model without expert knowledge, based only on some gathered earlier data. The paper presents results of the various methods used for avoidance of loss of timelines of forecasting models.
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 125-128
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies