PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Diagnostics of synchronous motor based on sound recognition with application of Linear Predictive Cepstrum Coefficients and fuzzy classifier

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This document provides the concept of investigations of acoustic signals of imminent failure conditions of synchronous motor. Measurements were made by recorder OLYMPUS WS-200S. Sound recognition software has been implemented. Algorithms of signal processing and analysis have been used. The system is based on the LPCC algorithm and fuzzy classifier with triangular membership function. Results confirm the correct operation of the system of sound recognition of synchronous motor.
Rocznik
Strony
63--72
Opis fizyczny
Bibliogr. 24 poz., rys., wykr.
Twórcy
autor
  • AGH University of Science and Technology, al. Mickiewicza 30, 30-059 Cracow, Poland
Bibliografia
  • 1. Głowacz Z., Zdrojewski A., Analiza spektralna sygnałów silnika komutatorowego prądu stałego zasilanego ze źródła napięcia stałego, Przegląd Elektrotechniczny; 82 (2006) nr 11,76-79.
  • 2. Mitrovic D., Zeppelzauer M., Eidenberger H., Analysis of the Data Quality of Audio Features of Environmental Sounds, Journal of Universal Knowledge Management, vol. 1, no. 1 (2006), 4-17.
  • 3. Yoshii K., Goto M., Okuno H.G., Drum Sound Recognition for Polyphonic Audio Signals by Adaptation and Matching of Spectrogram Templates With Harmonic Structure Suppression, IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 15, No. 1, January 2007, 333-345.
  • 4. Dubois D., Guastavino C., Cognitive evaluation of sound quality: Bridging the gap between acoustic measurements and meanings. Proceedings of 19th International Congress on Acoustics - ICA07, September 2-8 2007, Madrid, Spain.
  • 5. Lee K., Effective Approaches to Extract Features and Classify Echoes in Long Ultrasound Signals from Metal Shafts, Ph. D. dissertation, Brisbane, Australia, 2006.
  • 6. The MARF Development Group, Modular Audio Recognition Framework v. 0.3.0-devel- 20050606 and its Applications, Application note, Montreal, Quebec, Canada, 2005.
  • 7. Kinnunen T., Karpov E., Franti P., Real-Time Speaker Identification and Verification, IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 14, No. 1, Jan 2006, 277-288.
  • 8. Lovekin J.M., Yantomo R.E., Krishnamachari K.R., Benincasa D.B., and Wenndt S.J., Developing usable speech criteria for speaker identification, IEEE, International Conference on Acousitcs and Signal Processing, May 2001, 424-427.
  • 9. Rak R.J., Majkowski A., Praktyczne aspekty analizy widmowej Fouriera, Przegląd Elektrotechniczny, 2004, R. 80, nr 4, s. 391-396.
  • 10. Rak R.J., Majkowski A., Czasowo-częstotliwościowa analiza sygnałów, Przegląd Elektrotechniczny, 2004, R. 80, nr 5, s. 515-520.
  • 11. Tadeusiewicz R., Speech recognition versus understanding of the nature of speech deformation in pathological speech analysis (Abstract), Archives of Acoustics, vol. 28, No. 3, 2003, pp. 260.
  • 12. Wiśniewski A., Wprowadzenie do programowania zorientowanego obiektowo w C++, Wydaw. Akademii Podlaskiej, 2004, Siedlce.
  • 13. Horstmann C.S., Cornell G., Core Java 2: Volume 1 Fundamentals, Prentice Hall, 2004.
  • 14. Pasko M., Walczak J., Teoria Sygnałów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2007.
  • 15. Comeliu M., Costinescu B., Implementing the Levinson-Durbin Algorithm on the StarCore™ SC140/SC1400 Cores, Application Note Freescale Semiconductor AN2197, 1/2005.
  • 16. ITU-T Recommendation G729 - Coding of speech at 8 kbit/s using conjugate-structure algebraic-code-excited linear prediction (CS-ACELP), 01/2007.
  • 17. ITU-T Recommendation G.723.1 - Dual rate speech coder for multimedia communications transmitting at 5.3 and 6.3 kbit/s, 05/2006.
  • 18. Zhu X., Wyse L., Sound Texture Modelling and Time-Frequency LPC, Proc. 7th International Conference on Digital Audio Effects, Naples, Italy, 2004, pp. 345-349.
  • 19. Antoniol G, Rollo F., Venturi G., Linear Predictinve Coding and Cepstrum Coefficients for Mining Time Variant Information from Software Repositories, Second International Workshop on Minig Software Repositories , St. Louis, USA, May, 17 2005, 74-78.
  • 20. Szabat K., Orłowska-Kowalska T., Adjustment of classical and fuzzy logic speed controllers for electrical drives with elastic joint, Proceedings of XVI International Conference on Electrical Machines (ICEM 2004), Cracow, 2004.
  • 21. Kosanovic B.R., Chaparro L.F., Sclabassi R.J., Signal Analysis In Fuzzy Information Space, Fuzzy Sets and Systems, vol. 77, 1996, pp. 49-62.
  • 22. Kowal M., Korbicz J., Robust fault detection using neuro-fuzzy models, Przegląd Elektrotechniczny, 2006, No 1, pp. 32-36.
  • 23. Cyran K., Combining Rough Sets and Neural Network Approaches in Pattern Recognition, Studia Informatica, vol. 2(6), 2005, 7-20.
  • 24. Nazarko J., Jakuszewicz I., Prognozowanie przestrzennego obciążenia mocą z zastosowaniem zbiorów rozmytych, Prace Naukowe Instytutu Energoelektryki Politechniki Wrocławskiej, Konferencje, 2000, nr 91/34, s. 347-352.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-0eceea92-24e7-4efe-a337-f91578b72454
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.