Trenowanie sztucznej sieci neuronowej w diagnostyce obiektów technicznych

• Autorzy: Duer S. , Zajkowski K. , Duer R. , Płocha I.

Warianty tytułu

EN

Training of the artificial neural networks in the diagnostics of technical objects

• Konferencja: TRANSCOMP - International Conference Computer Systems Aided Science, Industry and Transport
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy zaprezentowano system diagnostyczny wykorzystujący sztuczną sieć neuronową SSN w celu rozpoznania stanów naprawialnych obiektów technicznych. Artykuł przedstawia problematykę przetwarzania wstępnej informacji diagnostycznej przez SSN wykorzystującą teorię rozpoznawania obrazów. Zaprezentowano w nim ogólny schemat złożonego obiektu technicznego, opisano jego strukturę wewnętrzną. Wykonano analizę diagnostyczną w efekcie, której wyznaczono zbiór sygnałów diagnostycznych. Uzyskane wyniki zestawiono w postaci tablicy stanów obiektu. Zasadniczą część artykułu poświęcono problemowi trenowania sztucznej sieci neuronowej w diagnostyce obiektów technicznych.

EN

This paper presents the diagnostic system utilising artificial neural network ANN for the purpose of recognition of states in reparable technical objects. The initial diagnostic information is processed by the ANN and with use of images recognition theory. The general scheme of the object describing the inner structure of the object was developed. Basing upon that, diagnostic analysis was performed and the set of diagnostic signals was determined as an effect. The results presented in the table of states. The main part of the article devoted to the problem of artificial neural network to train in the diagnostics of technical objects.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie systemów; sieci neuronowe; obsługowe bazy wiedzy

EN

artificial neural networks; technical objects

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2010
• Tom: nr 6
• Opis fizyczny: Pełny tekst na CD, Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Duer S.

autor

Zajkowski K.

autor

Duer R.

autor

Płocha I.

• Koszalin University of Technology, Department of Mechanical Engineering, Racławicka 15-17, 75-620 Koszalin, tel. [phone],

Bibliografia

• [1] Będkowski L., Dąbrowski T.: Podstawy eksploatacji cz. 2. Wyd. WAT, Warszawa 2006, str. 187.
• [2] Duer S., Duer R.: Computer diagnostic system with expert knowledge for state’s control of technical objects. “System Modelling Control – SMC,2005”. Proceedings of the 11th International Conference on “System Modelling Control”, Zakopane, Poland. Wyd. EXIT, Warszawa 2005, pp. 69-77.
• [3] Duer S.: The concept of assistant system for analogue class technical object servicing. Sixth International Conference On Unconventional Elektromechanical And Electrical System UEES¢04. Alushta, The Crimea, Ukraine, 2004, pp. 687–690.
• [4] Duer S.: An algorithm for the diagnosis of reparable technical objects utilizing artificial neural Network. ZEM, 2008, Vol. 43, No. 1(53) pp. 101-113.
• [5] Duer S., Duer R., Duer P., Płocha I.: Measurement system for the diagnosis of analogue technical objects with the use of artificial neural networks. Academic Journals, Poznan University of Technology, s. Electrical Engineering, Published by Poznan University of Technology, 2009, No. (59), pp. 61-72.
• [6] Duer S.: Determination of a diagnostic information of a reparable technical object on the basis of a functional and diagnostic analysis on example of a car engine. ZEM, 2008, Vol. 43, No. 4(156) pp. 85-94.
• [7] Duer S.: Artificial Neural Network-based technique for operation process control of a technical object. Defence Science Journal, DESIDOC. 2009, Vol. 59, No. 3., pp. 305- 313.
• [8] Duer S.: System ekspertowy, ze sztuczną siecią neuronową obsługujący zestaw stacji radiolokacyjnej. VII Krajowa Konferencja Inżynierii Wiedzy i Systemów Ekspertowych, Politechnika Wrocławska, Instytut Informatyki, 23–25 czerwiec, Wrocław, 2009, str. 377-388.
• [9] Duer S., Duer R., Duer P.: Tor pomiarowy dla systemu diagnozującego układ sterowania silnikiem samochodowym typu Motronic. XII Forum Motoryzacji „Innowacje w motoryzacji dla ochrony środowiska” 21-22 maj Słupsk, 2009, str. 79-86.
• [10] Duer S.: Diagnostic system with an artificial neural network in diagnostics of an analogue technical object. Neural Computing & Applications, 2010, Vol. 19, No. 1., pp. 55-60.
• [11] Dhillon B.S.: Applied Reliability and Quality, Fundamentals, Methods and Procedures. Springer – Verlag London Limited 2006, p. 186.
• [12] Madan M. Gupta, Liang Jin and Noriyasu Homma: Static and Dynamic Neural Networks, From Fundamentals to Advanced Theory. John Wiley & Sons, Inc 2003, p. 718.
• [13] Nakagawa T.: Maintenance Theory of Reliability. Springer – Verlag London Limited 2005, p. 264.
• [14] Zajkowski K., Duer S.: Projekt diagnoskopu silnikowego opartego na karcie pomiarowej analogowo-cyfrowej. VII Konferencja Naukowo-Techniczna, Logistyka Systemy Transportowe Bezpieczeństwo w Transporcie „LogiTrans 2010, Szczyrk 14- 16 kwietnia 2010. Politechnika Radomska, Wydział Transportu i Elektrotechniki, PAN Komitet Transportu PAN. Opublikowany w Logistyce nr 2 /2010.