Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
Identyfikatory
Warianty tytułu
The use of selected time-frequency methods for parameters changes assessing of nonlinear dynamical system
Języki publikacji
Abstrakty
Artykuł przedstawia możliwości wykorzystania wybranych metod czasowo-częstotliwościowych do określania stanu układu dynamicznego. W dyskretnych, nieliniowych układach stacjonarnych zasymulowano uszkodzenie i zbadano wpływ wielkości uszkodzenia na przebiegi wybranych transformat czasowo-częstotliwościowych oraz położenia punktów pracy obiektu. Analizowano odporność zastosowanych metod na szum pomiarowy.
The work presentes the use of selected time-frequency methods to determine the state of a dynamical system. The damage in the discrete-time nonlinear system was simulated, the influence of damage size on the waveform of selected time-frequency transforms and location of operating points of the object was examined. In the paper was analyzed the tolerance to measuring noise of the used transforms.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
309--315
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz., wykr.
Twórcy
autor
- Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny, ul. Wiejska 45D, 15-351 Białystok, Elektrociepłownia Białystok S.A., ul. Generała Władysława Andersa 3, 15-124 Białystok, hmroczkowska@ec.bialystok.pl
Bibliografia
- [1] Praca zbiorowa pod redakcją Józefa Korbicza, Diagnostyka procesów. Modele sztucznej inteligencji. Zastosowania, WNT Warszawa 2002
- [2] Zieliński T.P., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKŁ Warszawa 2005
- [3] Pieczyń ski A., Komputerowe systemy diagnostyczne procesów przemysłowych, Politechnika Zielonogórska 1999
- [4] Szabatin J., Podstawy teorii sygnałów, WKŁ Warszawa 2007
- [5] Augustyniak P., Transformacje Falkowe w zastosowaniach elektrodiagnostycznych, Uczelnianie Wydawnictwo Naukowo-Dydaktyczne, Kraków 2003
- [6] Kościelny J .M., Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001
- [7] Zając M., Metody falkowe w monitoringu i diagnostyce układów elektromechanicznych, Politechnika Krakowska 2009
- [8] Lou S.J., Budman H., Deuere T.A., Comparison of Fault Detection Techniques, Journal of Process Control 13(2003), s. 451-464
- [9] Li Rongyu , Gang Rong, Dynamic Process Fault Isolation by Partial DPCA, Chemical Engineering 20(2006), s. 69-77
- [10] Auger F., Flandrin P., Goncalves P., Lemoine O., Time-Frequency Toolbox CNRS (France), Rice University (USA), 1995-1997
- [11] Narendra K., Parthaarthy K., Identification and Control of Dynamic Systems Using Neural Networks, IEEE Trans. on Neural Networks, 1(1990), s. 4-27
- [12] Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D., Sztuczne sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1994
- [13] Omatu S., Khalid M., Yusof R., Advances in Industrial Control, Springer, 1995, s.158
- [14] G.W.Ng, Application of Neural Networks to Adaptive Control, UMIST Control Systems Centre Series, 1997, s. 132
- [15] Kurogi S., Hachimaru M., Shougang R., Two Layered LV
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPOB-0052-0056