PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Neuronowy klasyfikator falkowy uszkodzeń amortyzatorów samochodowych

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Neural wavelet classifier of car shock absorbers damages
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Przy badaniach diagnostycznych podzespołów samochodowych niezbędne jest jednoznaczne określenie estymatorów, które umożliwiają identyfikację rodzaju uszkodzenia i prognostykę stanu obiektów. Powszechnie stosowane metody badań amortyzatorów nie spełniają wymagań diagnostyki samochodowej. W artykule przedstawiono neuronowy klasyfikator uszkodzeń amortyzatorów samochodowych na podstawie estymatorów falkowych. Wyniki eksperymentów potwierdziły wrażliwość diagnostyczną, na zmiany stanu technicznego amortyzatora, zaproponowanych miar punktowych uzyskanych w wyniku estymacji rozkładów sygnałów drganiowych za pomocą ciągłej transformaty falkowej. W module klasyfikacji uszkodzeń zastosowano neuronową sieć wielowarstwową jednokierunkowa z wsteczną propagacją błędu.
EN
In the case of diagnostic research of car's subassemblies it is necessary to definition unique estimators which enables identification of kind of damage and object condition prognosis. Common used shock-absorber technical condition investigation methods do not perform of cars diagnostic. The paper presents neural classifier of car shock absorbers damages based on wavelet estimators. The results of experiments confirm diagnostic sensitivity on technical conditions changes of proposed point measures based on estimation of multidimensional analysis of vibration signals used continuous wavelet transform. It was used feed-forward back propagation network in classification module.
Twórcy
autor
autor
  • Politechnika Śląska, Wydział Transportu, Katedra Budowy Pojazdów Samochodowych
Bibliografia
  • 1. Sikorski J.: Amortyzatory pojazdów samochodowych -budowa, badania, naprawa. WKiŁ, Warszawa 1984.
  • 2. Gardulski J.: Bezstanowiskowa metoda oceny stanu technicznego zawieszeń samochodów osobowych. ITE, Radom 2003.
  • 3. Burdzik R., Gardulski J.: Wpływ stanu technicznego amortyzatorów na ich charakterystyki tłumienia. XXXIII Ogólnopolskie Sympozjum Diagnostyka Maszyn, Węgierska Górka 2006.
  • 4. Gardulski J,, Burdzik R., Konieczny L: Nowe metody diagnozowania amortyzatorów. VI Konferencja Naukowa Telematyka i Bezpieczeństwo Transportu, Katowice 2006.
  • 5. Burdzik R., Gardulski J.: Metodyka wyznaczania diagnostycznych miar stanu technicznego amortyzatorów samochodowych. VI Krajowa Konferencja Diagnostyka Techniczna Urządzeń l Systemów, Ustroń 2006.
  • 6. Reimpell J., Beltzler J.: Podwozia samochodów - podstawy konstrukcji. WKiŁ, Warszawa 2001.
  • 7. Gardulski J., Burdzik R.: Falkowy klasyfikator stanu technicznego amortyzatorów samochodowych. XXXIII Ogólnopolskie Sympozjum Diagnostyka Maszyn, Węgierska Górka 2006.
  • 8. Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
  • 9. Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 1996.
  • 10. Zieliński T.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań. WKŁ, Warszawa 2005.
  • 11. Lyons R.: Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów. WKŁ, Warszawa 1999.
  • 12. Dąbrowski Z., Radkowski S., Dziurdź J., Dybała J., Mączak J., Tomaszek S.: Kształtowanie właściwości wibroakustycznych elementów i zespołów maszyn. Warszawa 2000.
  • 13. Batko W., Dąbrowski Z., Engel Z., Kiciński J., Weyna S.: Nowoczesne metody badania procesów wibroakustycznych. ITE, Radom 2005.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPB5-0007-0054
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.