Zastosowanie sztucznej inteligencji do identyfikacji typowych uszkodzeń wtryskiwaczy silników okrętowych

• Autorzy: Monieta J. , Choromański T.

Warianty tytułu

EN

The application of artificial intelligence to identification of typical damages of marine diesel engines injectors

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji do identyfikacji uszkodzeń wtryskiwaczy silników okrętowych. W tym celu zastosowano sieci neuronowe, pakiet analityczny wykorzystujący współczesną technologię. Na podstawie symulowanych komputerowo, stopniowanych relacji cechy stanu technicznego wtryskiwaczy - przebieg ciśnienia w przestrzeni wtryskiwacza, poddano sieci neuronowe procesowi uczenia. Po procesie uczenia podjęto próbę rozpoznawania symulowanych różnych stanów technicznych zdatności i niezdatności z pojedynczymi i łącznymi uszkodzeniami.

EN

In article have been presented of usability artificial intelligence to identification of damages of the marine diesel engines injectors. To his end have been application neural networks, analytic packet that utilized of present processes engineering. On the base computer simulated, stopped relations features of technical state of injectors - course of pressure in injector in injector space, have been subjected the neural networks to learning process. Past learning process has been attempted recognition simulated of different technical up states and disability with single and total damages.

Słowa kluczowe

PL

silnik okrętowy; sieć neuronowa; identyfikacja uszkodzeń; wtryskiwacz

EN

marine diesel engine; neural networks; identification damages; injector

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2008
• Tom: nr 4(48)
• Strony: 139--144
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Monieta J.

autor

Choromański T.

• Akademia Morska, Instytut Technicznej Eksploatacji Siłowni Okrętowych, Zakład Siłowni Okrętowych, ul. Wały Chrobrego 2, 70-500 Szczecin,

Bibliografia

• [1] Czajgucki J. Z.: Niezawodność spalinowych siłowni okrętowych. WM, Gdańsk 1984, s. 30.
• [2] Jankowski M., Kwidziński M.: Zastosowanie sieci neuronowej do automatycznej klasyfikacji aparatury wtryskowej. Kongres Diagnostyki Technicznej. Gdańsk 1996. s. 312-318.
• [3] Korbicz J. i in., Sztuczne sieci neuronowe. Oficyna Wydawnicza PWN, Warszawa 1994.
• [4] Monieta J.: Identyfikacja typów uszkodzeń wtryskiwaczy silników okrętowych. Diagnostyka’99, ATR Bydgoszcz, Borówno 1999, cz. 2, s. 119-123.
• [5] Monieta J.: Model funkcjonalny wtryskiwacza średnio-obrotowego silnika okrętowego. Journal of KONES 2007 Powertrain and Transport 2007 Vol 14, No 3, s. 423-428.
• [6] Monieta J. Problemy jakości wytwarzania wtryskiwaczy silników okrętowych typu AL20/24. Marine Technology 2000. Szczecin-Dziwnówek 2000, s. 211-217.
• [7] Pawletko R.: Wykorzystanie sieci neuronowej do diagnozowania wybranych niesprawności silnika okrętowego. Diagnostyka 2002 vol. 27, s. 43-47.
• [8] Sitnik L.: Sieci neuronowe w sterowaniu silnikiem o zapłonie samoczynnym. PTNSS Kongres - 2005. The Development of Combustion Engines. Szczyrk 2005, CD s. 1-15.
• [9] Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe jako wciąż jeszcze nie w pełni wykorzystane narzędzia diagnostyczne. II International Congres of Technical Diagnostics, Warszawa 2000, s. 81-94.
• [10] Witkowski K.: Analiza możliwości zastosowania w diagnostyce okrętowych silników spalinowych wybranych metod rozpoznawania obrazów. Diagnostyka techniczna Urządzeń i systemów. Diag’98. Wyższa Szkoła Morska w Szczecinie, Szczecin-Międzyzdroje 1998.
• [11] Witkowski K., Włodarski J. K.: Zastosowanie metody rozpoznawania obrazów w diagnozowaniu silników okrętowych. Zagadnienia Eksploatacji Maszyn 1992 nr 4.
• [12] Żółtowski B., Cempel C.: Inżynieria diagnostyki maszyn. Wyd. Biblioteka Problemów Eksploatacji, Warszawa, Bydgoszcz, Radom 2004.