Classification and modelling of sound emission signals in selected tribosystems

• Autorzy: Kekez Michał , Jurczak Wojciech , Ozimina Dariusz

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0015.6893

Warianty tytułu

PL

Klasyfikacja i modelowanie sygnałów dżwięków w wybranych systemach tribologicznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents an analysis of the sound level recorded during dry sliding friction conditions. Balls with a diameter of 6 mm placed on pins were made of 100Cr6 steel, silicon carbide (SiC), and corundum (Al₂ O₃ ), while rotating discs with a height of 6 mm and a diameter of 42 mm were made of 100Cr6 steel. Each pin and disc system was tested for two values of the relative humidity of the air (50 ± 5% and 90 ± 5%). Models of the A-sound level were developed using regression trees and random forest. The paper presents an analysis of the accuracy of the models obtained. Classifications of the six tests performed on the basis of sound level descriptors were also carried out.

PL

W pracy przedstawiono analizę poziomu dźwięku zarejestrowanego podczas tarcia technicznie suchego w ruchu ślizgowym. Podczas sześciu testów tribologicznych stosowano próbkę wykonaną ze stali 100Cr6 oraz trzy przeciwpróbki, wykonane ze stali 100Cr6, węglika krzemu (SiC) i korundu (Al₂ O₃ ), przy czym każdy układ próbka – przeciwpróbka był testowany dla dwóch wartości wilgotności względnej powietrza (50 ± 5% i 90 ± 5%). Opracowano modele poziomu dźwięku A z użyciem drzew regresji i lasu losowego. W pracy zamieszczono analizę dokładności otrzymanych modeli. Została również przeprowadzona klasyfikacja sześciu wykonanych testów w oparciu o deskryptory poziomu dźwięku.

Słowa kluczowe

EN

tribosystem; sound level; regression trees; random forest

PL

system tribologiczny; poziom dźwięku; drzewo regresji; las losowy

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
• Czasopismo: Tribologia
• Rocznik: 2021
• Tom: nr 3
• Strony: 19--26
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kekez Michał

• Kielce University of Technology, Faculty of Mechatronics and Mechanical Engineering

• https://orcid.org/+0000-0001-9521-0788

autor

Jurczak Wojciech

• Polish Naval Academy, Faculty of Mechanical and Electrical Engineering

• https://orcid.org/0000-0002-1608-7249

autor

Ozimina Dariusz

• Kielce University of Technology, Faculty of Mechatronics and Mechanical Engineering

• https://orcid.org/0000-0001-5099-6342

Bibliografia

• 1. Kajdas Cz., Kulczycki A., Ozimina D.: A new concept of the mechanism of tribocatalytic reactions induced by mechanical forces, “Tribology International” 2017, 107, pp. 144–151.
• 2. Kekez M., Desaniuk T., Duszczyk J., Ozimina D.: On the use of acoustic emission to assess the wear in a tribosystem, “Journal of Machine Construction and Maintenance” 2019, 2, pp. 99–103.
• 3. Ferrer C., Salas F., Pascual M., Orozco J.: Discrete acoustic emission waves during stick-slip friction between steel samples, “Tribology International” 2010, 43, pp. 1–6.
• 4. Hanchi J., Klamecki B.E.: Acoustic emission of the wear process, “Wear” 1991, 145, pp. 1–27.
• 5. Jiaa C.L., Dornfeld D.A.: Experimental studies of sliding friction and wear via acoustic emission signal analysis, “Wear” 1990, 139, pp. 403–424.
• 6. Sadegh H., Mehdi A.N., Mehdi A.: Classification of acoustic emission signals generated from journal bearing at different lubrication conditions based on wavelet analysis in combination with artificial neural network and genetic algorithm, “Tribology International” 2016, 95, pp. 426–434.
• 7. Geng Z., Puhan D., Reddyhoff T.: Using acoustic emission to characterize friction and wear in dry sliding steel contacts, “Tribology International” 2019, 134, pp. 394–407.
• 8. Hase A., Mishina H., Wada M.: Correlation between features of acoustic emission signals and mechanical wear mechanisms, “Wear” 2012, 292–293, pp. 144–150.
• 9. Wang L., Wood R.J.K.: Acoustic emissions from lubricated hybrid contacts, “Tribology International” 2009, 42, pp. 1629–1637.
• 10. Hase A., Wada M., Mishina H.: Scanning electron microscope observation study for identification of wear mechanism using acoustic emission technique, “Tribology International” 2014, 72, pp. 51–57.
• 11. Rorrer R.A.L., Juneja V.: Friction-induced vibration and noise generation of instrument panel material pairs, “Tribology International” 2002, 35, pp. 523–531.
• 12. Ene N.M., Dimofte F.: Effect of fluid film wave bearings on attenuation of gear mesh noise and vibration, “Tribology International” 2012, 53, pp. 108–114.
• 13. Ben Abdelounis H, Zahouani H., Le Bot A., Perret-Liaudet J., Ben Tkaya M.: Numerical simulation of friction noise, “Wear” 2011, 271, pp. 621–624.
• 14. Wang D.W., Mo J.L., Wang Z.G., Chen G.X., Ouyang H., Zhou Z.R., Numerical study of frictioninduced vibration and noise on groove-textured surface, “Tribology International” 2013, 64, pp. 1–7.
• 15. Desaniuk T., Soboń D., Jurczak W.: Effect of humidity on tribological properties of selected friction junctions with evaluation of acoustic emission, “Tribologia” 2021, accepted.
• 16. Ozimina D., Madej M., Desaniuk T., Żółty M., Kulczycki A.: Effects of a graphene-enhanced lubricant on the performance of a tribosystem, “Journal of Machine Construction and Maintenance” 2019, 2, pp. 75–81.
• 17. Szcześniak A., Myczuda Z.: A method of charge accumulation in the logarithmic analog-to-digital converter with a successive approximation, “Przegląd Elektrotechniczny” 2010, 10, pp. 336–340.
• 18. International Organization for Standardization: Acoustics – Determination of occupational noise exposure – Engineering method. ISO 9612:2009.
• 19. Breiman L.: Random Forests, “Machine Learning” 2001, 45(1), pp. 5–32.
• 20. Frank E., Hall M.A., Witten I.H.: The WEKA Workbench. Online Appendix for “Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques”, Morgan Kaufmann, Fourth Edition, 2016

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).