Wyznaczanie wartości granicznych z wykorzystaniem metod grupowania danych

• Autorzy: Targosz M. , Timofiejczuk A.

Warianty tytułu

EN

The determination of limit values using methods of data clustering

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaproponowano podejście do wyznaczenia wartości granicznych za pomocą algorytmów rozmytego grupowania danych. Wykorzystano algorytmy FCM, PCM oraz algorytm Gustafsona-Kessela. Eksperyment przeprowadzano na danych symulacyjnych. W tym celu zbudowano model numeryczny maszyny wirnikowej, symulującej określone stany i wielkości niewyważenia. Wyznaczone wartości graniczne porównano z wartościami otrzymanymi przy pomocy metody statystycznej. Wszystkie obliczenia wykonywano w środowisku Matlab-Simulink.

EN

The paper describes a methodology for estimating the limit values of char-icteristics of diagnostic signals using methods of fuzzy data clustering (FCM, PCM and Gustafson-Kessel algorithms). The experiment was conducted on simulated data, using a numerical model of a rotor machine, simulating given inbalanced states. Limits were compared with value estimating using the statistical method.

Słowa kluczowe

PL

wartości graniczne; grupowanie danych; modelowanie uszkodzeń

EN

limits values; data clustering; failure modeling

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - Państwowego Instytutu Badawczego
• Czasopismo: Problemy Eksploatacji
• Rocznik: 2011
• Tom: nr 2
• Strony: 213--221
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Targosz M.

autor

Timofiejczuk A.

• Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn, Politechnika Śląska, Gliwice,

Bibliografia

• 1. Bartelmus W.: Diagnostyka maszyn górniczych - górnictwo odkrywkowe. Śląsk, Katowice 1998.
• 2. Bezdek J.: Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Planum Press, New York 1981.
• 3. Cempel C: Diagnostyka wibroakustyczna maszyn. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 1985.
• 4. Cempel C: Passive diagnostic experiment, symptom reliability and thair applications in vibration condition monitoring, Zagadnienia Eksploatacji Maszyn. 1990, 25, z. 2-3.
• 5. Korbicz J. i in.: Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania. WNT, Warszawa 2002.
• 6. Orłowski, Z.: Diagnostyka w życiu turbin parowych. WNT, Warszawa 2001.
• 7. Drgania mechaniczne. Ocena drgań maszyn na podstawie pomiarów na częściach niewirujących. Wytyczne ogólne. PN-ISO 10816-1.
• 8. Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji. PWN, Warszawa 2006.
• 9. Stąpor K.: Automatyczna klasyfikacja obiektów. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2005.
• 10. Żółtowski B.: Podstawy diagnostyki maszyn. Wydawnictwo Uczelniane Akademii Techniczno-Rolniczej w Bydgoszczy, Bydgoszcz 1996.