Generalized singular value decomposition in multidimensional condition monitoring of systems

• Autorzy: Cempel C.

Warianty tytułu

PL

Uogólniony rozkład wartości szczególnych w wielowymiarowej diagnostyce stanu systemów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

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) for condition monitoring. From the other side we know that contemporary complex machines may have many modes of failure, so called faults, which form the fault space. This multidimensional problem is not a simple one, even if we apply some modern tool like SVD for the fault extraction purpose. So the question remains if one can learn considering similar problem when having SOM of similar machine observed just before. In this way, we can consider the application of generalized GSVD to the machine condition monitoring problems, and uncover some new possibilities.

PL

Obecnie potrafimy mierzyć większość procesów pola zjawiskowego pracującej maszyny, a wiele z tych procesów może dostarczyć symptomów jej stanu technicznego. Wychodząc stąd możemy tworzyć symptomową macierz obserwacji (SOM) do celów diagnostyki maszyn, czyli oceny ewolucji jej stanu technicznego w czasie życia [theta]. Ale współczesne maszyny mają wiele uszkodzeń rozwijających się współbieżnie, stąd tez propozycja diagnostyki wielowymiarowej i zastosowania rozkładu (SVD), co pokazano już w wielu pracach. Powstaje pytanie czy potrafimy uzyskana wiedzę wykorzystać i nauczyć się diagnozować lepiej maszyny, które już są rozpoznane diagnostycznie za pomocą SVD. Taki właśni problem postawiono stosując uogólniony rozkład SVD, umożliwiający porównanie dwu macierzy obserwacji, znanej uprzednio i właśnie rozwijającej się. Tak możliwość istnieje, a stawia przed nami nowe wymogi nauczenia się nowej semantyki wspólnego języka GSVD.

Słowa kluczowe

EN

machine condition; multidimensional; generalized SVD; observation space; fault space; condition similarity

PL

stan techniczny; wielowymiarowość; uogólnione SVD; przestrzeń uszkodzeń; przestrzeń obserwacji; podobieństwo stanu

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2008
• Tom: nr 3(47)
• Strony: 23--30
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys.

Twórcy

autor

Cempel C.

• Poznań University of Technology, Applied Mechanics Institute, ul. Piotrowo 3, 60-965 Poznań, Poland,

Bibliografia

• [1] Korbicz J., et all, (eds.): Fault Diagnosis – Models, Artificial Intelligence, Applications, Springer Verlag, Berlin - Heidelberg, 2004, p. 828.
• [2] Tumer I. Y., Huff E. M.: Principal component analysis of tri-axial vibration data from helicopter transmission, 56th Meeting of the Society of Machine Failure Prevention Technology, 2002.
• [3] Bartelmus W., Zimroz Z., Batra H.: The gearbox vibration signal preprocessing and input values choice for neural network training, AI Methods Conference, Gliwice, Poland, 2003.
• [4] Pantopian N. H., Larsen J.: Unsupervised condition detection in large diesel engines, Proceedings of the IEEE Workshop on Neural Networks,1999.
• [5] Cempel C.: Vibroacoustic Condition Monitoring, Ellis Horwood, London, 1991, p 212.
• [6] Cempel C.: Innovative developments in systems condition monitoring, Keynote Lecture DAMAS'99, Key Engineering Materials, Vols. 167-168, 1999, pp. 172-189.
• [7] Natke H. G., Cempel C.: The symptom observation matrix for monitoring and diagnosis, Journal of Sound and Vibration, 248, 597 – 620, 2002.
• [8] Natke H. G., Cempel C.: Model Aided Diagnosis of Mechanical Systems, Springer Verlag, Berlin,1997, p. 248.
• [9] Golub G. H., VanLoan C. F.: Matrix Computation, Oxford, North Oxford Academic, 1996.
• [10] Cempel C., Natke H. G., Yao J. P. T.: Symptom Reliability and Hazard for Systems Condition Monitoring, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 14, No 3, 2000, pp 495-505.
• [11] Cempel C.: Multidimensional Condition Monitoring of Mechanical Systems in Operation, Mechanical Systems and Signal Processing, 17(6), 2003, p. 1291 – 1303.
• [12] Żółtowski B. Cempel C. (eds.): Engineering of Machine Diagnostics, (in Polish), ITE Press, Radom, 2004, p 1308.
• [13] Cempel C., Tabaszewski M.: Multidimensional vibration condition monitoring of nonstationary systems in operation, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 21, 2007, pp 1233-1247.
• [14] Cempel C., Tabaszewski M.: Averaging the Symptoms in Multidimensional Condition Monitoring for Machines in Nonstationary Operation, (paper No519 on CD) 13 International Congress on Sound and Vibration, Vienna, July 2006.
• [15] Will T.: Hanger matrix, two-thirds theorem, Internet, (2005); http://www.uwlax.edu/faculty/will/svd/svd/index.html.
• [16] Matlab, GSVD Function Reference, MathWorks, 2006.
• [17] Cempel C.: Multi fault vibrational diagnostics of critical machines, Zagadnienia Eksploatacji Maszyn, 2005, pp135-142, (in Polish)
• [18] Alter O., at all: Generalized singular value decomposition for comparative analysis of genome-scale expression data sets of two different organisms, PNAS, March 18, 2003, vol.100, no. 6, pp 3351-3356.
• [19] Gui L., Wu X.: KPCA based multisensor data fusion for the machine fault diagnosis, Proceeding of ICME06, Chengdu, China October 2006, pp 342-352.