Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Singular values of symptom observation matrix of a system in operation as indicators of system damage

Cempel C.

Diagnostyka

|

2011

|

nr 4(60)

27-38

EN

The last paper of the present author [19] was concerned with multidimensional condition monitoring of the machines and the application of singular value decomposition (SVD). It was shown there, the immunity of singular values against uncontrolled load change, and they are also some measures of damage intensity. Following this, a simple model of singular value evolution has been proposed here and tested by means of three cases of real diagnostics in industry. It was found that postulated linear growth of singular value is good approximation of its real behavior and the same concerns the exponential growth of singular values product. Moreover this measures are sensitive to the redundancy of observation space and can depict clearly a lifetime when real damage in a monitored system starts. These properties seem to be much wanted in condition monitoring, so further investigations are planned.

PL

Ostatnia praca autora [19] pokazuje zastosowanie rozkładu wartości szczególnych symptomowej macierzy obserwacji w diagnostyce maszyn. Pokazano tam, że ewolucja wartości szczególnych rozkładu w czasie życia maszyny jest niewrażliwa na wahania obciążenia roboczego systemu. Zatem w obecnej pracy zaproponowano liniowy model ewolucji wartości szczególnych i ekspotencjalny model dla ich iloczynu. Porównania tych modeli z rzeczywistym przebiegiem wartości szczególnych eksploatowanych maszyn pokazują, że dla przypadku liniowego zużycia jest to dobry model, natomiast często widać skoki poziomu w ewolucji wartości szczególnej. Może to świadczyć o pojawieniu się dodatkowego uszkodzenia, bądź o przejściu zużycia do bardziej intensywnej fazy rozwoju. Planuje się, zatem przeprowadzić dalsze badania celem wyjaśnienia szczegółowego zachowania wartości szczególnych.

2

Double Singular Value Decomposition (SVD) Of Symptom Observation Matrix In Machine Condition Monitoring

Cempel C.

Diagnostyka

|

2010

|

nr 1(53)

3-12

EN

Application of SVD to fault extraction from the machine symptom observation matrix (SOM) seems to be validated enough by means of data taken from real diagnostic cases. But sometimes the number of observations, i.e. rank of the SOM is low, what may influence obtained results and subsequent diagnostic decision. This was the reason to look for additional improvement by the second application of SVD to generalized fault matrix obtained by the first SVD. The result is strange, no accuracy increase flows from the application of the second SVD, independently of the SOM rank. This needs further deliberations and rethinking.

PL

Korzyści zastosowania SVD w wielowymiarowej diagnostyce maszyn są potwierdzone przez wielu autorów. Jednak dla małej ilości obserwacji, kiedy rząd symptomowej macierzy obserwacji jest niski, wyniki mogą wydawać się nieprecyzyjne, co może wpływać na wynikowa decyzje diagnostyczną. Zatem zastosowano podwójny rozkład SVD w skrajnych przypadkach wziętych z praktyki diagnostycznej, kilkunastu i kilkuset obserwacji. Otrzymany rezultat zaprzecza początkowej supozycji, dodatkowe zastosowanie SVD nie daje żadnego wzrostu dokładności obliczeń uogólnionych symptomów. Przy okazji tych badań podwójnego SVD łatwo było skonstruować nowy uogólniony symptom wskazujący na występowanie dwu liczących się uszkodzeń w obserwowanym obiekcie, co może być istotne w sytuacjach nadzory złożonych obiektów.

3

Multi fault vibrational diagnostics of critical machines.

Cempel C.

Zagadnienia Eksploatacji Maszyn

|

2005

|

Vol. 40, nr 4

133-142

EN

With the modern metrology we can measure almost all variables in the phenomenon field of a working machine, and much of measuring quantities can be symptoms of machine condition. On this basis we can form the symptom observation matrix (SOM) intended for condition monitoring. From the other side, we know, that contemporary complex machines may have many modes of failure, so called faults. The paper presents method for the extraction of fault information from the generalized fault symptoms. What is more here, using the concept of symptom reliability elaborated previously by the present author, we can assess the symptom limit value Sb for that generalized fault symptom. This idea is illustrated in the paper by the data taken directly from the machine vibration condition monitoring area.

PL

Postępy współczesnej metrologii i przetwarzania sygnałów sprawiają, że można zmierzyć większość procesów zachodzących w polu zjawiskowym maszyny. Miary wielu z tych procesów mogą być symptomami stanu maszyny, czyli składowymi wielowymiarowego wektora obserwacji. Odczytując ten wektor co ustalony odcinek czasu życia obiektu tworzymy symptomową macierz obserwacji, w której zawarta jest większość informacji diagnostycznych o zmianie stanu obiektu, objawiającej się w powolnej ewolucji różnego typu uszkodzeń. Jak się okazuje jedną z metod do ekstrakcji i rozróżniania informacji diagnostycznej jest metoda rozkładu tej macierzy, zwana singular value decomposition (SVD). Otrzymujemy tu informacje w kategoriach uogólnionych uszkodzeń, z których można oszacować niezawodność symtomową dla danego obiektu i w efekcie obliczyć wartość graniczną potrzebną do decyzji diagnostycznej. Praca przedstawia aplikację takiej metody na dwu przykładach wziętych z praktyki diagnostycznej.

4

Skalowanie obserwacji w wielowymiarowej diagnostyce maszyn niestacjonarnych

Cempel C., Tabaszewski M.

Diagnostyka

|

2005

|

Vol. 34

23--30

PL

Wiele obiektów krytycznych pracuje niestacjonarnie, a większość symptomów stanu technicznego zależy co najmniej od chwilowego obciążenia i warunków pracy. Zatem diagnostyka takich obiektów powinna mieć możliwość reskalowania odczytów symptomów do obciążenia znamionowego. Praca pokazuje taką możliwość dla przypadku wielowymiarowej symptomowej macierzy obserwacji, uzupełniając w ten sposób możliwości diagnozowania wielowymiarowego na przypadek niestacjonarnej pracy obiektów krytycznych.

EN

Many critical mechanical systems operate in a nonstationary regime (load), and many observed symptoms of its condition depend in a some way on a system load and/or environmental conditions. Hence the condition monitoring of a such systems ought to have some possibility of rescaling of observed symptoms to a standard load condition. This paper shows such a possibility of a symptoms rescaling in application to multidimensional vibration condition monitoring. It is shown on some real example of vibration condition monitoring, that rescaling of symptoms can make more reliable the assessment of current system condition, as well as its prognosis.

5

Implementing multidimensional inference capability in vibration condition monitoring

Cempel C.

Diagnostyka

|

2005

|

Vol. 34

7--14

EN

Contemporary measuring technology in condition monitoring of critical systems allow us to form diagnostic symptom observation vector, with components different physically, and to extract fault information from such created symptom observation matrix. This is possible by using singular value decomposition algorithm and specially written program, which enable also to optimize the dimensionality of symptom observation vector, and to extract needed diagnostic information. We can use as the next, the concept of symptom reliability and symptom hazard rate to calculate the symptom limit value, for system maintenance planning and execution. It seems to be possible to perform these task in an autonomous way, and adding also the knowledge base and learning loop, creating in this way some first approach to Condition Inference Agent (CIA).

PL

Współczesne technologie pomiarowe w diagnostyce obiektów krytycznych pozwalają nam formułować bardzo bogaty wektor obserwacji diagnostycznej obiektu, ze składowymi o różnej naturze fizykalnej. Uformowana w ten sposób macierz symptomowej obserwacji zawiera informację o wielowymiarowej przestrzeni uszkodzeń rozwijającej się w czasie życia obiektu. Jak się okazuje, ekstrakcja tej informacji jest możliwa przez zastosowanie rozkładu względem wartości szczególnych (SVD). Możemy w ten sposób formułować uogólnione symptomy uszkodzeń, a uwzględniając koncepcję niezawodności symptomowej wyznaczyć wartość graniczną symptomu dla bezpiecznej eksploatacji. Możliwa jest też informacyjna ocena pierwotnie mierzonych symptomów i optymalizacja wektora obserwacji. W ten sposób można zwolna myśleć o projekcie samodzielnego agenta diagnostycznego - CIA.

6

Modelling and data mining in vibration condition monitoring

Cempel C.

Prace Naukowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

|

1999

|

Vol. 86, nr 24

33-46

EN

It was shown in this paper that classical approach to systems condition evolution assessment can be much improved by special processing of observed symptoms of condition. When we have a large symptom data base, we can apply singular value decomposition (SVD), as the newest data mining procedure to obtain a symptom and condition evolution model. By using SVD it is possible to have two additional independent fault discriminants: named CD and SG, with high dynamics of evolution. Moreover we can an additional column of system life count, as the first approximation of a logistic vector describing the unit life history. It is also possible to use the value of a pseudo - determinant of a symptom observation matrix, and correlation between this new discriminant and the symptom observation matrix to minimize the redundancy measuring space, and chose the best symptom for condition observation.