Singular spectrum analysis as a smoothing method of load variability

• Autorzy: Cempel C. , Tabaszewski M.

Warianty tytułu

PL

Analiza widma szczególnego jako metoda wygładzania zmienności obciążenia

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Application of SVD to fault extraction from the machine symptom observation matrix (SOM) seems to be validated enough, especially by data taken from many real diagnostic cases. However, frequently we have situation of varying machine load during the production process, where by observed primary symptoms are influenced greatly. This concerns generalized symptoms too, so decision making process and forecasting is disturbed. But we can apply some new data smoothing procedure called singular spectrum analysis (SSA), to eliminate load influenced symptom fluctuation, and obtain the machine wear trend only. This seems to be true, as it was shown in the paper, but special care should be taken to choose smoothing approximation order properly.

PL

Zastosowanie rozkładu SVD do wydobycia informacji o uszkodzeniu z symptomowej macierzy obserwacji (ang. SOM) wydaje się być wystarczająco uzasadnione, szczególnie dla danych pochodzących z wielu rzeczywistych przypadków diagnostycznych. Jednakże w wielu przypadkach mamy do czynienia z sytuacją zmiennych obciążeń maszyny podczas procesu produkcji, silnie wpływających na obserwowane symptomy. Dotyczy to także symptomów uogólnionych, co utrudnia proces podejmowania decyzji i prognozowania. Możemy jednak zastosować pewną nową procedurę wygładzania nazywaną analizą widma szczególnego (ang. SSA), aby wyeliminować obciążenia wpływające na fluktuacje symptomu i otrzymać tylko trend zużycia maszyny. Wydaje się to być prawdą, jak zostało pokazane w pracy, jednak z zachowaniem szczególnej uwagi w poprawnym wyborze rzędu przybliżenia w procedurze wygładzania.

Słowa kluczowe

EN

condition monitoring; singular value decomposition; singular spectrum analysis

PL

diagnostyka; rozkład na wartości szczególne; analiza widma szczególnego

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2010
• Tom: nr 4(56)
• Strony: 3--8
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys.

Twórcy

autor

Cempel C.

autor

Tabaszewski M.

• Instytut Mechaniki Stosowanej, Politechniki Poznańskiej, ul Piotrowo 3, 60-965 Poznań, fax. [phone],

Bibliografia

• [1] Cempel C., Tabaszewski M.; Multidimensional condition monitoring of the machines in nonstationary operation; Mechanical Systems and Signal Processing; Vol. 21, 2007, str. 1233-1247.
• [2] Cempel C.; Optimization of Symptom Observation Matrix in Vibration Condition Monitoring; Proceeding of ICRMS09, Chengdu-China; July 2009, str. 944-960.
• [3] Cempel C., Tabaszewski M.; Optimization of dimensionality of symptom space in machine condition monitoring; Mechanical Systems and Signal Processing; 24 (2010), str. 1129-1137.
• [4] Cempel C.; Externalization of internal machine information to increase diagnostic accuracy and quality; paper submitted to IMEKO 11 Conference, Cracow October 2010.
• [5] Vautard R., Yiou P., Ghil M.; Singular spectrum analysis: A toolkit for short, noisy chaotic signals; Physics, 58, str. 95-126.
• [6] Hassani H., Heravi S., Zhigljavsky A.; Forecasting European industrial production with singular spectrum analysis; International Journal of Forecasting, 25 (2009), str. 103-118.
• [7] Cempel C., Tabaszewski M.; Double singular value decomposition (SVD) as the way to improvement of vibration condition monitoring, sent to; Mechanical Systems and Signal Processing, November 2009.
• [8] Golub G. H., VanLoan Ch. F.; Matrix Computation; III-rd edit, J Hopkins Univ. Press, Baltimore, 1996, p. 694.
• [9] Tumer I. Y., Huff E. M.; Principal component analysis of tri-axial vibration data from helicopter transmission; 56th Meeting of the Society of Machine Failure Prevention Technology, 2002.
• [10] Jasiński M., Empirical models in gearbox diagnostics (in Polish); PhD Thesis, Warsaw University of Technology, Warsaw, December 2004.
• [11] Korbicz J., et al, (eds.), Fault Diagnosis - Models, Artificial Intelligence, Applications; Springer Verlag, Berlin - Heidelberg, 2004, p. 828.
• [12] Cempel C., Tabaszewski M.; Application of grey system theory in multidimensional machine condition monitoring (in Polish), Diagnostyka, No 2, (47) 2007, str. 11-18.
• [13] Will T., Hanger matrix, two-thirds theorem, Internet; http://www.uwlax.edu/faculty/will/svd/svd/index .html, June 2005; (see also: SVD ingredients, Mathematica, April 2004).
• [14] Cempel C., Tabaszewski M.; Multidimensional vibration condition monitoring of non-stationary systems in operation, Proceedings of 12 International Congress on Sound and Vibration, (on CD- paper No 496), Lisbon, July 2005.
• [15] Deng J-L.; Introduction to grey system theory, The Journal of Grey System, 1989,Vol. 1, No 1, str. 1-24.
• [16] Carniel R., Barazza F., Pascolo P.; Improvement of Nakamura technique by singular spectrum analysis; Soil Dynamics and Earthquake Engineering; 26, (2006), str. 53-63.
• [17] Kielbasinski A., Schwetlik H.; Numeric Linear Algebra; WNT Press Warsaw 1992; p. 502.