PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Forecasting the global and partial system condition by means of multidimensional condition monitoring methods

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Prognozowanie globalnego i cząstkowego stanu za pomocą metod wielowymiarowej diagnostyki maszyn
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Maszyny mają wiele uszkodzeń, które ewoluują podczas ich pracy (życia). Jeśli obserwujemy pewną liczbę symptomów stanu podczas pracy maszyny, to jesteśmy w stanie uchwycić informację uszkodzeniową zorientowaną, za pomocą tzw. symptomowej macierzy obserwacji (SOM). Jedną z metod dalszej ekstrakcji tej informacji diagnostycznej jest zastosowanie rozkładu według wartości szczególnych (SVD) do SOM. Problem postawiony w tej pracy polega na rozstrzygnięciu kwestii, czy w diagnostyce stanu używać uogólnionego symptomu całkowitego uszkodzenia maszyny, czy też posłużyć się tylko uogólnionym symptomem dominującego uszkodzenia. W tym celu stworzono dodatkowe oprogramowanie, dzięki któremu pokazano, że takie dychoto- miczne postawienie kwestii nie jest niewłaściwe. Najlepiej używać obydwa symptomy uogólnione, wtedy nasza wiedza o stanie maszyny jest pełniejsza.
EN
Machines have many faults which evolve during their operation. If one observes some number of symptoms during the machine operation, it is possible to capture fault oriented information. One of the methods to extract fault information from such a symptom observation matrix is to apply the Singular Value Decomposition (SVD), obtaining in this way the generalized fault symptoms. The problem of this paper is to find if the total damage symptom, being a sum of all generalized symptoms is the best way to infer on machine condition or is it better to use the first generalized symptom for the same purposes. There were some new software created for this purpose, and two cases of machine condition monitoring considered, but so far it is impossible to state that one of the inference methods is better. Moreover, it seems to the author that both inference methods are complimentary for each other, and should be used together to increase the reliability of diagnostic decision.
Rocznik
Strony
777--797
Opis fizyczny
Bibliogr. 28 poz., rys.
Twórcy
autor
Bibliografia
  • 1. Berry M.W., Drmac Z., Jessup E.R. 1999, Matrices, vector spacer, and information retrieval, SIAM Review, 41, 2, 335-362
  • 2. Cempel C., 1987, Simple condition forecasting techniques in vibroacoustical diagnostics, Mechanical Systems and Signal Processing, 75-82
  • 3. Cempel C., 1991, Vibroacoustic Condition Monitoring, Ellis Horwood Press, New York, p. 212
  • 4. Cempel C., 1999, Innovative developments in systems condition monitoring, Keynote Lecture, Proceedings of DAMAS’99, Dublin, Key Engineering Materials, 167-168, 172-189
  • 5. Cempel C., 2003, Multidimensional condition monitoring of mechanical systems in operation, Mechanical Systems and Signal Processing, 17, 6, 1291-1303
  • 6. Cempel C., 2004, Implementing multidimensional inference capability in vibration condition monitoring, Proceedings of Conference: Acoustical and Vibratory Surveillance, Senlis, France
  • 7. Cempel C., Natke H.G., Yao J.P.T., 2000, Symptom reliability and hazard for systems condition monitoring, Mechanical Systems and Signal Processing, 14, 3, 495-505
  • 8. Cempel C., Tabaszewski M., 2005, Multidimensional vibration condition monitoring of non-stationary systems in operation, Proceedings of 12 International Congress on Sound and Vibration, Lisbon, CD-paper No. 496 (full text in Mechanical Systems and Signal Processing, 2007, 21, 3, 1233-1241)
  • 9. Cempel C., Tabaszewski M., 2006, Averaging the symptoms in multidimensional condition monitoring for machines in nonstationary operation, 13 International Congress on Sound and Vibration, Vienna, CD-paper No. 519
  • 10. Cempel C., Tabaszewski M., 2007a, Application of grey system theory in multidimensional machine condition monitoring, Diagnostyka, 42, 2, 11-18 [in Polish]
  • 11. Cempel C., Tabaszewski M., 2007b, Multidimensional condition monitoring of the machines in non-stationary operation, Mechanical Systems and Signal Processing, 21, 1233-1247
  • 12. Deng J.-L., 1982, Control problems of grey systems, Systems and Control Letters, 1, 5, North Holland, Amsterdam
  • 13. Deng J.-L., 1989, Introduction to grey system theory, The Journal of Grey System, 1, 1, 1-24
  • 14. Deng J.-L., 1990, The Course on Grey Systems Theory, Publishing House, Huazhong University of Technology, Wuhan [in Chinese]
  • 15. Golub G.H., VanLoan C.F., 1983. Matrix Computation, Oxford, North Oxford Academic
  • 16. Hall D.L., Llinas J., 1997, An introduction to multisensor data fusion, Proceedings of the IEEE, 85, 6-23
  • 17. Jasiński M., 2004, Empirical models in gearbox diagnostics, PhD Thesis, Warsaw University of Technology, Warsaw [in Polish]
  • 18. Kiełbasiński A., Schwietlick H., 1992, Numeryczna algebra liniowa, WNT, Warszawa, pp. 502
  • 19. Korbicz J., et al., (eds.), 2004, Fault Diagnosis – Models, Artificial Intelligence, Applications, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, p. 828
  • 20. Roemer M.J., Kacprzyński G.J., Orsagh R.F., 2001, Assessment of data and knowledge fusion strategies for prognostic and health management, http://www.impact-tex.com/data/Publications/f054 gjk.pdf
  • 21. Tabaszewski M., 2006, Forecasting of residual life of the fan mill by means of neural nets, Diagnostyka, 39, 3, 149-156 [in Polish]
  • 22. Tumer I.Y., Huff E.M., 2002, Principal component analysis of tri-axial vibration data from helicopter transmission, 56th Meeting of the Society of Machine Failure Prevention Technology
  • 23. Wang T.C., Liou M.C., Hung H.H., 2005, Application of grey theory on forecasting the exchange rate between TWD and USD, Internet, 1-8
  • 24. Wen K.L., Chang T.C., 2005, The research and development of completed GM(1, 1) model toolbox using Matlab, International Journal of Computational Cognition, 3, 3, 42-48
  • 25. Will T., 2005, Hanger matrix, two-thirds theorem http://www.uwlax.edu/faculty/will/svd/svd/index.html (see also: SVD ingredientsMathematica, April 2004)
  • 26. Yao A.W.L., Chi S.C., 2004, Analysis and design of a Taguchi-Grey based electricity demand predictor for energy management systems, Energy Conversion and Management, 45, 1205-1217
  • 27. Zhang H., Li Z., Chen Z., 2003, Application of grey modeling method to fitting and forecasting wear trend of marine diesel engines, Tribology International, 36, 753-756
  • 28. Zhang L., Wang Z., Zhao S., 2007, Short-term fault prediction of mechanical rotating parts on the basis of fuzzy-grey optimizing method, Mechanical Systems and Signal Processing, 21, 856-865
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWM4-0011-0027
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.