The study of dynamic state industrial machines

• Autorzy: Kałaczyński T. , Łukasiewicz M. , Żółtowski B.

Warianty tytułu

PL

Badania stanu dynamicznego maszyn przemysłowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The presented considerations concern modern approach towards the dynamic state modelling of objects with the use of descriptions and researches within the scope of identification, distinguishing the possibilities of modern IT technologies and issues directly supporting different methods of machine dynamics evaluation and forming. Emerging evolutionary dynamic models improve the methodology and inference in dynamic state evaluation which is increasingly often used for the optimization of constructions and which supports exploitation decisions. As an example of dynamic state analysis of machines by using modern diagnostic methods are presented for two research conducted of identical machines. One of the machines indicated a change in the dynamic state resulting in the obtain increased value of the number of damaged parts finished lighting. The second machine not shown production errors that take place in the first allowing the comparison of obtained results. The results that are introduced in this paper are only the part of realized investigative project and they do not describe wholes of the investigative question, only chosen aspects.

PL

Przedstawione rozważania dotyczą nowoczesnego podejście do modelowania stanu dynamicznego obiektów z wykorzystaniem opisów i badań w zakresie identyfikacji, porównania możliwości nowoczesnych technik informatycznych wspomagających metody oceny dynamiki maszyn. Opracowane modele dynamiczne służą międzyinnymi do optymalizacji konstrukcji, opracowania metodologii i wnioskowania w ocenie stanu dynamicznego maszyn, która wspiera decyzje eksploatacyjne. Implementację nowoczesnych metod diagnostycznych w analizie stanu dynamicznego maszyn przemysłowych przeprowadzono dla dwóch identycznych maszyn. Jedno z urządzeń wskazywało zmianę stanu dynamicznego w wyniku zwiększenia liczby uszkodzonych wyrobów. Druga maszyna nie wskazywała błędów produkcyjnych, które miały miejsce w pierwszej maszynie. Powyższy stan umożliwił porównanie uzyskanych wyników. Przedstawione wyniki badań, które zostały przedstawione w artykule są jedynie częścią realizowanego projektu badawczego, opisują one wybrane aspekty realizowanych badań stanu dynamicznego maszyn przemysłowych.

Słowa kluczowe

EN

dynamic state; symptoms; exploitation; diagnostics

PL

stan dynamiczny; symptomy; eksploatacja; diagnostyka

• Wydawca: Instytut Pojazdów Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów / Politechnika Warszawska
• Rocznik: 2012
• Tom: z. 3/89
• Strony: 61--76
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Kałaczyński T.

• Institute of Machine Engines Exploitation and Transportation, University of Technology and Life Sciences in Bydgoszcz

autor

Łukasiewicz M.

• Institute of Machine Engines Exploitation and Transportation, University of Technology and Life Sciences in Bydgoszcz

autor

Żółtowski B.

• Institute of Machine Engines Exploitation and Transportation, University of Technology and Life Sciences in Bydgoszcz

Bibliografia

• [1] Bendat J. S., Piersol A.G.: The Methods of Random Signals Analysis and Measurement (in Polish), PWN, Warszawa 1976.
• [2] Cempel Cz., SVD Decomposition Of Symptom Observation Matrix As The Help In A Quality Assessment Of A Group Of Applications, Diagnostyka v.35, PTDT Warszawa 2005.
• [3] Cempel Cz.: Evolutionary Symptom Models in Machine Diagnostics (in Polish), Materials of the I Congress of Technical Diagnostics, Gdańsk 1996.
• [4] Żółtowski B.: The Fundamentals of Machine Diagnostics (in Polish). Wydawnictwo Uczelniane ATR, Bydgoszcz 1997.
• [5] Żółtowski B.: Diagnostic system maintenance the ability of machines. Eksploatacja i Niezawodność, Nr 4 (36), 2007 pp.72-77.
• [6] Żółtowski B., Tylicki H., Kałaczyński T., Castaneda L.: Identification in vibration diagnostics of critical machines, Part V: Knowledge Acquisition For Hybrid Systems Of Risk Assessment And Critical Machinery Diagnosis. Gliwice 2008.