PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Diagnostyka maszyny prądu stałego oparta na rozpoznawaniu dźwięków z zastosowaniem LPC i logiki rozmytej

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
DC machine diagnostics based on sound recognition with application of LPC and Fuzzy Logic
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Przedstawiono nowe podejście do rozpoznawania dźwięków maszyny prądu stałego. Podejście to jest oparte na zastosowaniu liniowego kodowania predykcyjnego i logiki rozmytej. Badania rozpoznawania dźwięku przeprowadzono dla maszyny prądu stałego podczas pracy normalnej i przy zwarciu zezwojów wirnika. Wyniki badań potwierdzają dużą skuteczność rozpoznawania dźwięku maszyny prądu stałego.
EN
A new approach to identification of dc machine sounds is presented. This approach is based on linear predictive coding and fuzzy logic. Investigations of the sound recognition were carried out for faultless dc machine and dc machine with shorted rotor coils. The results of investigations confirm the high efficiency of sound recognition of dc machine.
Rocznik
Strony
112--115
Opis fizyczny
Bibliogr. 21 poz., schem., wykr.
Twórcy
autor
autor
  • Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, adglow@agh.edu.pl
Bibliografia
  • [1] Mitrovic D., Zeppelzauer M., Eidenberger H., Analysis of the Data Quality of Audio Features of Environmental Sounds, Journal of Universal Knowledge Management, vol. 1, no. 1 (2006), 4-17
  • [2] Yoshii K., Goto M. and Okuno H. G., Drum Sound Recognition for Polyphonic Audio Signals by Adaptation and Matching of Spectrogram Templates With Harmonic Structure Suppression, IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 15, No. 1, January 2007, 333-345
  • [3] Dubois D., Guastavino C., Cognitive evaluation of sound quality: Bridging the gap between acoustic measurements and meanings. Proceedings of 19th International Congress on Acoustics - ICA07, September 2-8 2007, Madrid, Spain
  • [4] Lee K., Effective Approaches to Extract Features and Classify Echoes in Long Ultrasound Signals from Metal Shafts, Ph. D. dissertation, Brisbane, Australia, 2006
  • [5] The MARF Development Group, Modular Audio Recognition Framework v.0.3.0-devel-20050606 and its Applications, Application note, Montreal, Quebec, Canada, 2005
  • [6] Kinnunen T., Karpov E., Fränti P., Real-Time Speaker Identification and Verification, IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 14, No. 1, 277- 288, Jan 2006
  • [7] Lovekin J. M., Yantorno R. E., Krishnamachari K. R., Benincasa D. B., and Wenndt S. J., Developing usable speech criteria for speaker identification, IEEE, International Conference on Acousitcs and Signal Processing, 424–427, May 2001
  • [8] Kaźmierkowski M. P., Matysik J., Wprowadzenie do elektroniki i energoelektroniki (Introduction into Signal and Power Electronics). Warsaw University of Technology, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2004
  • [9] Pasko M., Walczak J., Teoria Sygnałów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2007
  • [10] Sałat R., Osowski S., Siwek K., Principal Component Analysis for feature selection at the diagnosis of electrical circuits, Przegląd Elektrotechniczny, 2003, No 10, pp. 667-670
  • [11] Corneliu M., Costinescu B., Implementing the Levinson-Durbin Algorithm on the StarCore™ SC140/SC1400 Cores, Application Note Freescale Semiconductor AN2197, 1/2005
  • [12] ITU-T Recommendation G.729 - Coding of speech at 8 kbit/s using conjugate-structure algebraic-code-excited linear prediction (CS-ACELP), 01/2007
  • [13] ITU-T Recommendation G.723.1 - Dual rate speech coder for multimedia communications transmitting at 5.3 and 6.3 kbit/s, 05/2006
  • [14] Zhu X. and Wyse L., Sound Texture Modelling and Time-Frequency LPC, Proc. 7th International Conference on Digital Audio Effects, Naples, Italy, 2004, pp. 345–349
  • [15] Szabat K., Orłowska-Kowalska T., Adjustment of classical and fuzzy logic speed controllers for electrical drives with elastic joint, Proceedings of XVI International Conference on Electrical Machines (ICEM 2004), Cracow, 2004
  • [16] Kowal M., Korbicz J., Robust fault detection using neuro-fuzzy models, Przegląd Elektrotechniczny, 2006, No 1, pp. 32-36
  • [17] Głowacz Z., Zdrojewski A., Analiza spektralna sygnałów silnika komutatorowego prądu stałego zasilanego ze źródła napięcia stałego, Przegląd Elektrotechniczny, 82 (2006) nr 11, 76–79
  • [18] Głowacz Z., Głowacz A., Simulation Language for Analysis of Discrete-Continuous Electrical Systems (SESL2), Proceedings of 26th International Conference on Modelling, Identification and Control, Innsbruck, 12-14 February, 2007, pp. 94–99
  • [19] Głowacz Z., Głowacz W., Mathematical Model of DC Motor for Analysis of Commutation Processes, Proceedings of 6th IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED), IEEE, Cracow, 6-8 September, 2007, pp. 138–141
  • [20] Głowacz A., Głowacz W., Sound recognition of dc machine with application of FFT and backpropagation neural network, Przegląd Elektrotechniczny, R. 84 nr 9/2008, 159–162
  • [21] Tadeusiewicz R., Speech recognition versus understanding of the nature of speech deformation in pathological speech analysis (Abstract), Archives of Acoustics, vol. 28, No. 3, 2003, pp. 260
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPOB-0020-0005
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.