Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców wad na podstawie danych pomiarowych z automatycznych badań ultradźwiękowych szyn

• Autorzy: Łukasik Z. , Ciszewski T.

Warianty tytułu

EN

Natural network based recognition of signal patterns in application to automatic ultrasonic testing of rails

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł opisuje zastosowanie przetwarzania sygnałów z użyciem sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców w danych pomiarowych pochodzących z wagonu defektoskopowego, badającego szyny kolejowe metodą ultradźwiękową. Aparatura pomiarowa wagonu stosuje cyfrowe przetwarzanie sygnału, umożliwiając rejestrację wielkiej liczby danych. Stwarza to potrzebę opracowania dobrych automatycznych procedur oceny. Ze swej natury, muszą one mieć charakter statystycznej estymacji sygnału. Sieci neuronowe umożliwiają konstrukcje takich procedur.

EN

The paper describes application of the method of neural network learning for recognition of signal patterns in measurement data gathered by railroad ultrasound testing car. Digital conversion of the measurement signal allows for storing and processing of large quantities of data. This results in the need for effective automatic procedures of signal estimation. The paper describes application of the neural networks in designing such automatic pattern recognition procedure.

Słowa kluczowe

PL

sieci neuronowe; sztuczne sieci neuronowe; badania ultradźwiękowe szyn

EN

Natural network; signal patterns; ultrasonic testing; rails

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2003
• Tom: z. 49
• Strony: 207--215
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz.

Twórcy

autor

Łukasik Z.

autor

Ciszewski T.

Bibliografia

• 1. Baluch H.: Diagnostyka nawierzchni kolejowej. WKiŁ, Warszawa 1978.
• 2. Bishop C. M.: Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, 1997.
• 3. Bojarczak P., Ciszewski T., Gołąbek P., Kometa A., Lesiak P., Rojek B., Wieczorek D.: Nowa inteligentna aparatura ultradźwiękowa do badania szyn w torze. Materiały XXIX Krajowej Konferencji Badań Nieniszczących, Krynica 2000, s. 187-194.
• 4. Ciszewski T., Gołąbek P., Lesiak P.: Rozpoznawanie wzorców w defektoskopowych danych pomiarowych za pomocą sieci neuronowych. Zastosowanie Komputerów w' Nauce i Technice, Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej, nr 18, Gdańsk 2002, s. 27-32.
• 5. Ciszewski T.: Metoda kompresji i obróbki sygnałów w automatycznych badaniach ultra dźwiękowych szyn i obręczy kół kolejowych. Praca doktorska, Wydział Transportu Politechniki Radomskiej, Radom 2003.
• 6. Kometa A., Rojek B.: Problemy ultradźwiękowych badań automatycznych. Pracownia ultradźwiękowych badań materiałów IPPT PAN, Biuro Gamma, Wykłady seminaryjne: Ultradźwiękowe badania materiałów, Zakopane, marzec 1997, s. 4.1-4.23.
• 7. Lesiak P.: System for Automatic Ultrasonic Quality Control of Railroad Rails, Russian Journal Of Nondestructive Testing, Vol. 28:7, 1992, pp. 383 388.
• 8. Lesiak P., Wojutyiiski J.: Opracowanie i wykonanie elektronicznych układów pomiarowych i analizujących oraz wagonu pomiarowego do defektoskopowej kontroli szyn w torze, W SI, Radom 1986.
• 9. Lesiak P., Bojarczak P., Ciszewski T., Gołąbek P., Wieczorek D.: Opracowanie i wykonanie aparatury defektoskopowej wraz z oprogramowaniem dla wagonu pomiarowego do ultradźwiękowego badania szyn kolejowych. Wydział Transportu Politechniki Radomskiej, Radom 2000.
• 10. Pniewski R.: Komputerowe systemy gromadzenia i przetwarzania danych w defektoskopii ultradźwiękowej. Praca doktorska, Wydział Elektryczny Politechniki Warszawskiej, Warszawa 1996.
• 11. Śliwiński A.: Ultradźwięki i ich zastosowania, WNT, Warszawa 1993.
• 12. Żurada J., Barski M., Jędruch W.: Sztuczne sieci neuronowe. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996.