PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Diagnostyka przekrawacza rotacyjnego – wybrane zakłócenia

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Rotary sheeter diagnostics – selected disturbances
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono zakłócenia spotykane w pracy przekrawacza rotacyjnego. Skupiono się na tematyce uszkodzeń podzespołów elektrycznych, jak np. enkoder. Zaprezentowano również zagadnienia teoretyczne dotyczące systemów diagnostycznych, opartych na systemach sztucznej inteligencji – sieci neuronowe. Omówiono prostą metodę diagnostyczną, wykorzystującą statystykę w aplikacji tekturnicy.
EN
The article presents the disturbances encountered in the operation of a rotary sheeter, and focuses on damage to electrical components, such as an encoder. Theoretical issues of diagnostic systems based on artificial intelligence systems – neural networks are also presented. A simple diagnostic method was presented, based on statistics in the corrugator application.
Rocznik
Strony
328--337
Opis fizyczny
Bibliogr. 19 poz.
Twórcy
  • CCE Corrugated Consulting Engineering, 92729 Weiherhammer, Niemcy
Bibliografia
  • [1] Berry M.J.A., Linoff G.S. 2000. “Mastering Data Mining”. Wiley Computer Publishing.
  • [2] Czabanowski R. 2010. „Sensory i systemy pomiarowe”. nr UDA-POKL.04.01.02-00-065/09-01, Wrocław.
  • [3] Demski T. 2011. „Wykrywanie przyczyn i przewidywanie problemów z jakością na przykładzie przemysłu poligraficznego”. Statsoft Polska. 14.08.2011, s. 92.
  • [4] Faes G. 2009. „SPC – Statistische Prozesskontrole: Eine praktische Einführung in die statistische Prozesskontrole und deren Nutzung“. Books on Demand GmbH, Norderstedt.
  • [5] Jakuszewski R. 2010. „Programowanie systemów SCADA”. Pracownia Komputerowa J. Skalmierskiego. Gliwice.
  • [6] Kasprzyk J., Musielak S.K. 2013. „Fault Diagnosis of a Corrugator Cut-off using Neural Network Classifier”. ICSS 06.
  • [7] Kern J. „Ishikawa Diagramme – Ursache-Wirkungs-Diagramme“. Studienarbeit, Grin-Verlag für akademische Texte, 1 Auflage.
  • [8] Koch R. 2008. Die 80/20 Prinzip: Das Geheimnis um. Mit weniger mehr erreichen.
  • [9] Korbicz J., Kościelny J., Kawalczuk Z., Cholewa W. 2002. „Diagnostyka procesów. Modele sztucznej inteligencji. Zastosowania”. WNT, Warszawa.
  • [10] Kornacki J., Ćwik J. 2008.„Statystyczne systemy uczące się”. Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.
  • [11] Kościelny J. 2001. „Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych”. Akadamicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.
  • [12] Kramer M.A., Leonard J.A. 1990. “Diagnosis using backpropagation neural networks. Analysis and criticism”. Computers & Chemical Engeenering 14 (12) : 1323–1338.
  • [13] Kulczycki P. 2005. „Estymatory jądrowe w analizie systemowej”. WNT, Warszawa.
  • [14] Lewandowski J. 2008. „Procesy decyzyjne w niezawodnosci i eksploatacji obiektów technicznych o ciagłym procesie technologicznym”. Monografia Politechniki Łódzkiej.
  • [15] Musielak S.K. 2012. „Zdalne serwisowanie tekturnicy –nowy trend?”. Przegląd Papierniczy 68 (12) : 715-717.
  • [16] Sałaciński T. 2009. „SPC – Statystyczne sterowanie procesami produkcji”. Politechnika Warszawska, Warszawa.
  • [17] Tadeusiewicz R., Flasiński M. 1991.„Rozpoznawanie obrazów”. PWN, Warszawa.
  • [18] VIBGUARD Online Condition Monitoring – Prüftechnik Condition Monitoring GmbH. www.puftechnik.com
  • [19] Żółtowski B. 1996. „Podstawy diagnostyki maszyn”. Wyd. ATR, Bydgoszcz.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-7ed2cf80-e2ad-4863-bef1-480453040cec
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.