PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Wykorzystanie metod czasowo - częstotliwościowych do budowy deskryptorów uszkodzeń kół zębatych dla radialnych sieci neuronowych

Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Application of the time - frequency methods for setting up the tooth faults model of gerbox assembly for radial neural network
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono wyniki prób budowy aplikacji opartej na sieci neuronowej typu RBF, służącej do diagnozowania uszkodzenia zębów kół przekładni w postaci pęknięcia u podstawy zęba. W celu przeprowadzenia prawidłowego procesu uczenia sieci niezbędne jest pozyskanie z badanego obiektu licznego zbioru danych wejściowych dla sieci. Przeprowadzone badania oparto na danych otrzymanych ze zidentyfikowanego modelu przekładni zębatej pracującej w układzie napę- dowym, co umożliwiło pozyskanie niezbędnej liczby danych. W doświadczeniach sprawdzono przydatność różnych zestawów deskryptorów uszkodzeń zębów zbudowanych w oparciu o sygnały drganiowe przetworzone za pomocą metod czasowo-częstotliwościowych, tj. krótkoczasowa transformata Fouriera oraz transformata Wignera-Ville'a.
EN
The paper presents results of an experiment, aimed at application of RBF (Radial Basis Function) neural network for classification of the cracking degree of a tooth root. The basic problem involved in application of an artificial neural network, is to appropriately select the input data. It was decided to verify feasibility of one of the most popular, and currently most dynamically developing tools for analysing nonstationary signals - the Short Time Fourier Transform (STFT) and the Wigner-Ville Distribution (WVD). The later finds it applications for analysing transient process signals, which often the outcome of changeability of parameters and nonlinearities in time. An identified toothed gear model in the drive system has been used in the experiment. The model was used to simulate the effect of cracking degree at the tooth root on transverse acceleration of pinion shaft vibrations.
Rocznik
Strony
15--28
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz., rys.
Twórcy
autor
  • Katedra Budowy Pojazdów Samochodowych, Wydział Transportu, Politechnika Śląs
Bibliografia
  • [1] Cempel C.: Diagnostyka wibroakustyczna maszyn, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa, 1989.
  • [2] Czech P., Łazarz B., Wojnar G.: Wykrywanie lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i algorytmów genetycznych, Biblioteka Problemów Eksploatacji, ITE Radom, 2007.
  • [3] Korbicz J., Kościelny J., Kowalczuk Z., Cholewa W. (praca zbiorowa): Diagnostyka procesów, Modele, Metody sztucznej /inteligencji, Zastosowania, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2002.
  • [4] Łazarz B.: Zidentyfikowany model dynamiczny przekładni zębatej jako podstawa projektowania, Biblioteka Problemów Eksploatacji, ITE Radom, 2001.
  • [5] Łazarz B., Wojnar G., Czech P.: Wibrometria laserowa i modelowanie – narzędzia współczesnej diagnostyki przekładni zębatych, Biblioteka Problemów Eksploatacji, ITE Radom, 2007.
  • [6] Madej H.: Wykorzystanie sygnału resztkowego drgań w diagnostyce przekładni zębatych, Diagnostyka Vol. 26, 2002.
  • [7] Nałęcz M., Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R:, Sieci neuronowe, Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna, tom 6, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2000.
  • [8] Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2000.
  • [9] Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996.
  • [10] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa-Łódź, 1997.
  • [11] Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993.
  • [12] Witkowska D.: Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne, Wybrane zagadnienia finansowe, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa, 2002.
  • [13] Zieliński T. P.: Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów, AGH Kraków, 2002.
  • [14] Żółtowski B., Cempel C. (praca zbiorowa): Inżynieria Diagnostyki Maszyn, Biblioteka Problemów Eksploatacyjnych, Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej, Instytut Technologii Eksploatacji PIB Radom, Warszawa, Bydgoszcz, Radom 2004.
  • [15] Żurada J., Barski M., Jędruch W.: Sztuczne sieci neuronowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 199
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BUJ5-0050-0090
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.