Wyniki 1-10 spośród 11 dla zapytania: authorDesc:"Adam GŁOWACZ"

Diagnostyka maszyny prądu stałego oparta na rozpoznawaniu dźwięku z zastosowaniem LPC i GSDM

Czytaj za darmo! »

Zaprezentowano koncepcję badania sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych maszyny prądu stałego. Zastosowano algorytmy przetwarzania i analizy sygnałów akustycznych, w tym algorytm LPC i algorytm GSDM. Zaimplementowano oprogramowanie do rozpoznawania dźwięku. Przeprowadzono badania dla sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych. Wyniki badań potwierdzają poprawne działanie systemu rozpoznawania dźwięku w maszynie prądu stałego. Abstract. It presented the concept of investigations of acoustic signals of imminent failure conditions of dc machine. Algorithms of signal processing and analysis have been used. The system is based on the LPC algorithm and GSDM. Sound recognition software has been implemented. Investigations were carried out for acoustic signals of imminent failure conditions. Results confirm the correct operation of the system of sounds recognition of dc machine (Diagnostics of dc machine based on sound recognition with application of LPC and GSDM) Słowa kluczowe: rozpoznawanie dźwięku, ekstrakcja cech, klasyfikacja, diagnostyka. Keywords: sound recognition, feature extraction, classification, diagnostics. Wstęp Sygnał akustyczny maszyn elektrycznych jest potencjalnym źródłem pozwalającym na określenie, czy stan maszyny jest przedawaryjny. Stosowanie przetwarzania i analizy sygnałów dźwiękowych jest podejściem skutecznym. Do rozpoznawania uszkodzeń maszyn stosuje się wiele metod dedykowanych dla faz konstruowania, wytwarzania i eksploatacji maszyn. Najważniejsze metody oparte są na badaniu: pola magnetycznego maszyny, ultradźwięków generowanych przez maszynę, radiograficznym, emisji akustycznej maszyny, wizualnym wybranych części maszyny, produktów zużycia zawartych w olejach smarnych lub hydraulicznych maszyn, emisji termicznej maszyny, emisji wibroakustycznej maszyny, badaniu sygnałów elektrycznych maszyny. W ostatnich latach powstało wiele metod do badania sygnału akustycznego [1-9]. Uzyskane dotychczas wstępne[...]

Sound recognition of induction motor with the use of discrete Meyer wavelet transform and classifier based on words

Czytaj za darmo! »

An automatic diagnostics of induction motor was proposed in this paper. This diagnostics is reduced to a pattern recognition problem which relates the extracted data to a type of fault and a systematic technique which utilizes discrete Meyer wavelet transform and classifier based on words. This method is based on a study of acoustic signals generated by induction motor. Plan of study of acoustic signal of induction motor was proposed. Studies were carried out for two conditions of induction motor. Pattern creation process was carried out for 8 samples of sound. Identification process was carried out for 24 samples of sound. Engineers focus efforts on appropriate diagnostics of electrical motors. So it is important to develop diagnostics based on acoustic signals. Streszczenie. W pracy zaproponowano automatyczną diagnostykę silnika indukcyjnego. Ta diagnostyka sprowadza się do problemu rozpoznawania wzorców, która odnosi się do ekstrakcji danych do danego typu usterki i systematycznej techniki, która wykorzystuje algorytm Dyskretnej transformacji falkowej Meyera i klasyfikatora opartego na słowach. Metoda ta oparta jest na badaniu sygnałów akustycznych generowanych przez silnik indukcyjny. Zaproponowano plan badania sygnału akustycznego silnika indukcyjnego. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów silnika indukcyjnego. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 8 próbek dźwięku. Proces identyfikacji został przeprowadzony dla 24 próbek dźwięku. Inżynierowie skupiają wysiłki na odpowiedniej diagnostyce silników elektrycznych. Zatem to jest ważne aby rozwijać diagnostykę opartą na sygnałach akustycznych. (Rozpoznawanie dźwięku silnika indukcyjnego z zastosowaniem dyskretnej transformacji falkowej Meyera i klasyfikatora opartego na słowach). Keywords: Diagnostics, Recognition, Acoustic signal, Meyer wavelet, Induction motor Słowa kluczowe: Diagnostyka, Rozpoznawanie, Sygnał akustyczny, Falka Meyera, Silnik indukcyjny Int[...]

Sound recognition of dc machine with application of FFT and backpropagation neural network

Czytaj za darmo! »

A new approach to determination of similarity of dc machine sound is presented. This approach is based on FFT and a backpropagation neural network. Investigations of the sound recognition were carried out for faultless dc machine and dc machine with shorted rotor coils. The results of sound recognition are included in this paper. Streszczenie. Przedstawiono nowe podejście do rozpoznawania dźwię[...]

Dc machine diagnostics based on sound recognition with application of FFT and fuzzy logic

Czytaj za darmo! »

A new approach to determination of similarity of dc machine sound is presented. This approach is based on FFT and fuzzy logic. Investigations of the sound recognition were carried out for faultless dc machine and dc machine with shorted rotor coils. The results of sound recognition are included in this paper. Streszczenie. Przedstawiono nowe podejście do rozpoznawania dźwięków maszyny prądu sta[...]

Diagnostyka maszyny prądu stałego oparta na rozpoznawaniu dźwięków z zastosowaniem LPC i logiki rozmytej

Czytaj za darmo! »

Przedstawiono nowe podejście do rozpoznawania dźwięków maszyny prądu stałego. Podejście to jest oparte na zastosowaniu liniowego kodowania predykcyjnego i logiki rozmytej. Badania rozpoznawania dźwięku przeprowadzono dla maszyny prądu stałego podczas pracy normalnej i przy zwarciu zezwojów wirnika. Wyniki badań potwierdzają dużą skuteczność rozpoznawania dźwięku maszyny prądu stałego. Abstract. A new approach to identification of dc machine sounds is presented. This approach is based on linear predictive coding and fuzzy logic. Investigations of the sound recognition were carried out for faultless dc machine and dc machine with shorted rotor coils. The results of investigations confirm the high efficiency of sound recognition of dc machine. (DC machine diagnostics based on sound reco[...]

Diagnostics of dc machine based on sound recognition with application of FFT and Jacquard distance

Czytaj za darmo! »

A new approach to determination of similarity of sound of dc machine is presented. This approach is based on FFT and Jacquard distance. Investigations of the sound recognition were carried out for faultless dc machine and dc machine with shorted rotor coils. Results of sound recognition are included in this paper. Streszczenie. Przedstawiono nowe podejście do rozpoznawania dźwięku maszyny prądu stałego. Podejście to jest oparte na zastosowaniu szybkiej transformacji Fouriera i metryki Jacquarda. Badania rozpoznawania dźwięku przeprowadzono dla maszyny prądu stałego podczas pracy normalnej i przy zwarciu zezwojów wirnika. Wyniki badań potwierdzają dużą skuteczność rozpoznawania dźwięku maszyny prądu stałego. (Diagnostyka maszyny prądu stałego oparta na rozpoznawaniu dźwięku z zastosowaniem FFT i metryki Jacquarda) Keywords: sound recognition, processing, classification, diagnostics, Jacquard distance. Słowa kluczowe: rozpoznawanie dźwięku, przetwarzanie, klasyfikacja, diagnostyka, odległość Jacquarda. Introduction At present there are many methods of sound recognition [1-4]. Most of them are based on data processing [5,6]. The aim of this paper is analysis of a system which enables sound recognition of imminent failure condition. Sound recognition system contains preliminary data processing, scheme of feature extraction and classification algorithm. It makes possible to identify sounds. Sound recognition application can classify feature vectors. Feature vectors are created as a result of preliminary data processing and FFT. There was applied Jacquard distance as a classifier. Investigations were carried out for direct current machine because it produces characteristic sounds. Measurements were made using OLYMPUS TP-7 (microphone) and Realtek High Definition Audio (sound card). It can notice, that sound of faultless dc machine is different from sound of faulty dc machine. The difference of sounds depends on differences in ordered se[...]

Diagnostics of Direct Current motor with application of acoustic signals, reflection coefficients and K-Nearest Neighbor classifier

Czytaj za darmo! »

One of the main problems faced by engineers, is to ensure the operation of Direct Current motors. In this paper a pattern recognition method was used to provide the diagnostics of dc motor. This method is based on a study of acoustic signal. Plan of study of acoustic signals for two conditions of Direct Current motor was proposed. Studies were carried out for algorithms of data processing: reflection coefficients and K-Nearest Neighbor classifier with Manhattan distance. Developed method can be performed automatically. This system is a significant step towards the maintenance-free diagnostic systems of Direct Current motors. Streszczenie. Jednym z podstawowych problemów, z jakim spotykają się inżynierowie, jest zapewnienie funkcjonowania silników elektrycznych. W niniejszej pracy metoda rozpoznawania wzorców została użyta do diagnostyki silnika prądu stałego. Metoda ta oparta jest na badaniu sygnału akustycznego. Zaproponowano plan badania sygnałów akustycznych dla dwóch stanów silnika prądu stałego. Badania zostały przeprowadzone dla algorytmów przetwarzania danych: współczynników odbiciowych i klasyfikatora K-Najbliższego Sąsiada z metryką Manhattan. Opracowana metoda może być wykonywana automatycznie. System ten jest istotnym krokiem w kierunku bezobsługowych systemów diagnostycznych silników prądu stałego.(Diagnostyka silnika prądu stałego z zastosowaniem sygnałów akustycznych, współczynników odbiciowych i klasyfikatora KNajbliższego Sąsiada). Keywords: Diagnostics, Recognition, Acoustic signal, Reflection coefficients, Direct Current motor. Słowa kluczowe: Diagnostyka, Rozpoznawanie, Sygnał akustyczny, Współczynniki odbiciowe, Silnik prądu stałego. Introduction During the past twenty years, there has been a large number of researches into the creation of new condition monitoring techniques for Direct Current machines, with new methods being developed and implemented in commercial products for this purpose. The researches and develo[...]

Diagnostyka generatora prądu stałego oparta na analizie monochromatycznych obrazów termowizyjnych z zastosowaniem przekroju obrazu i klasyfikatora najbliższego sąsiada z metryką Euklidesa

Czytaj za darmo! »

W artykule zaproponowano metodę diagnozowania stanów przedawaryjnych generatora prądu stałego. Metoda ta jest oparta na badaniu obrazów termowizyjnych generatora. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów maszyny z zastosowaniem przekroju obrazu i klasyfikatora najbliższego sąsiada z metryką Euklidesa. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 10 monochromatycznych obrazów termowizyjnych. Proces identyfikacji wykorzystywał 100 monochromatycznych obrazów termowizyjnych. Eksperymenty pokazują, że metoda może być przydatna do ochrony generatorów i silników prądu stałego. Abstract. Paper presents method of the diagnostics of imminent failure conditions of Direct Current generator. This method is based on a study of infrared images of the generator. Studies were carried out for two conditions of machine with the application of cross-sectional image and nearest neighbor classifier with Euclidean distance. Pattern creation process used 10 monochrome infrared images. Identification process was carried out for 100 monochrome infrared images. The experiments show that the method can be useful for protection of Direct Current generators and engines. (Diagnostics of Direct Current generator based on analysis of monochrome infrared images with the application of cross-sectional image and nearest neighbor classifier with Euclidean distance) Słowa kluczowe: Diagnostyka, Rozpoznawanie, Obrazy termowizyjne, Generator prądu stałego, klasyfikator najbliższego sąsiada. Keywords: Diagnostics, Recognition, Infrared images, Direct Current generator, Nearest neighbor classifier. Wstęp Każde ciało o temperaturze wyższej od zera bezwzględnego (-273,15 °C) emituje energię w postaci promieniowania temperaturowego. Związane jest to ze wzbudzeniem atomów spowodowanym przez ich ruch cieplny. Termowizja pozwala na rejestrację promieniowania cieplnego emitowanego przez ciała fizyczne. Łączy ona w sobie dwie główne cechy: bezkontaktowy pomiar te[...]

Recognition of Color Thermograms of Synchronous Motor with the Application of Image Cross-Section and Linear Perceptron Classifier

Czytaj za darmo! »

The article presents the diagnostic method for fault recognition of the synchronous motor. The decision on the condition of the motor is based on an analysis of thermal images. Thermal monitoring can quickly, accurately and safely locate problems, indicated by thermal anomalies. Studies were carried out for four conditions of motor with the application of image cross-section and Linear perceptron classifier. Pattern creation process used 60 color thermal images. Identification process was carried out for 200 color thermal images. Analysis of the effectiveness of the proposed recognition algorithms shows that the method can be used for diagnosis of industrial motors. Streszczenie. Artykuł ten przedstawia metodę diagnostyczną do rozpoznawania uszkodzenia silnika synchronicznego. Decyzja o stanie silnika jest podejmowana na podstawie analizy zdjęć termowizyjnych. Monitorowanie podczerwieni może szybko, dokładnie i bezpiecznie zlokalizować problemy, wskazane przez anomalie termiczne. Przeprowadzono badania dla czterech stanów silnika z zastosowaniem przekroju obrazu i klasyfikatora liniowego perceptronu. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 60 kolorowych zdjęć termowizyjnych. Proces identyfikacji wykorzystywał 200 kolorowych zdjęć termowizyjnych. Analiza skuteczności rozpoznawania proponowanych algorytmów pokazuje, że metoda może być stosowana do diagnozowania silników przemysłowych. (Rozpoznawanie kolorowych termogramów silnika synchronicznego z zastosowaniem przekroju obrazu i klasyfikatora liniowego perceptronu) Keywords: Diagnostics, Recognition, Thermal images, Synchronous motor, Linear perceptron classifier. Słowa kluczowe: Diagnostyka, Rozpoznawanie, Zdjęcia termowizyjne, Silnik synchroniczny, Klasyfikator liniowego perceptronu. Introduction Infrared sensors detect electromagnetic radiation emitted from an object. It should be noticed that all objects with a temperature above absolute zero emit radiation, [...]

Diagnostyka generatora prądu stałego oparta na analizie sygnałów akustycznych z użyciem transformaty falkowej biortogonalnej i klasyfikatora najbliższej średniej DOI:10.12915/pe.2014.11.47

Czytaj za darmo! »

W artykule przedstawiono problematykę diagnostyki stanów przedawaryjnych generatora prądu stałego. Przedstawiono stanowisko badawcze razem z oprogramowaniem pozwalającym na przeprowadzenie badań. Badania zostały przeprowadzone dla algorytmów przetwarzania danych: Dyskretnej transformaty falkowej Biortogonalnej i klasyfikatora Najbliższej Średniej z metryką Minkowskiego. Na podstawie zaimplementowanego systemu, przeanalizowano możliwość diagnostyki defektu generatora prądu stałego. Opracowane algorytmy metod diagnostycznych mają wysoką skutecznością rozpoznawania. To sprawia, że możliwe jest stosowanie ich w przemyśle. Abstract. The paper presented problems of diagnostics of imminent failure conditions of Direct Current generator. There is presented a measuring stand together with a software enabling to research the diagnostic processes. Studies were conducted for algorithms of data processing: Biorthogonal Wavelet Transform and Nearest Mean classifier with Minkowski distance. On the basis of implemented system, a possibility of diagnosing of Direct Current generator defect has been analyzed. Developed algorithms of diagnostic methods have high efficiency of recognition. This makes it possible to use them in the industry (Diagnostics of Direct Current generator based on analysis of acoustic signals with the use of bi-orthogonal wavelet transform and nearest mean classifier). Słowa kluczowe: Diagnostyka, Rozpoznawanie, Sygnał akustyczny, Falki, Generator prądu stałego Keywords: Diagnostics, Recognition, Acoustic signal, Wavelets, Direct Current generator doi:10.12915/pe.2014.11.47 Wstęp Diagnostyka maszyn od drugiej połowy XX wieku jest pobudzana rosnącą potrzebą diagnozowania. Na początku opierała się na obserwacji i interpretacji symptomów stanów maszyny. Obecnie możliwa obserwacja i rejestracja wielu sygnałów pochodzących od maszyny. Łatwość pomiaru i przetwarzania sygnałów umożliwia minimalizację ryzyka, przez zastosowanie algorytmów[...]

 Strona 1  Następna strona »