PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  GSDM
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Recognition of thermal images of synchronous motor with the application of 2-D discrete wavelet transform and GSDM
Głowacz A., Głowacz A., Głowacz Z., Korohoda P.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2013
|
R. 89, nr 10
270-273
EN
Technological progress and decreasing prices of thermovision cameras make profitable their application to monitoring and assessing a technical state of machines. This article discusses the recognition method of imminent failure conditions of synchronous motor. The proposed approach is based on a study of thermal images of the rotor. Extraction of relevant diagnostic information coded in thermal images is important for diagnosing of machine. It can be performed with the use of selected methods of image processing, analysis and recognition. Studies were carried out for three conditions of motor with the application of two-dimensional wavelet analysis and Genetic Sparse Distributed Memory. The experiments show that the method can be useful for protection of synchronous motor. Moreover, this method can be used to diagnose machines in steelworks and industrial plants.
PL
Postęp technologiczny wraz ze spadkiem kosztów kamer termowizyjnych sprawiają, że ich zastosowanie do monitorowania i oceny stanu technicznego maszyn jest opłacalne. W artykule omówiono metodę rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Proponowane podejście jest oparte na badaniu obrazów cieplnych wirnika. Ekstrakcja istotnej informacji diagnostycznej zakodowanej w obrazie cieplnym jest ważna dla diagnozowania maszyny. Może być ona wykonana z użyciem wybranych metod obróbki, analizy i rozpoznawania obrazów. Przeprowadzono badania dla trzech stanów silnika z zastosowaniem dwuwymiarowej analizy falkowej i Genetycznie Rozrzedzonej Pamięci Rozproszonej. Eksperymenty pokazują, że metoda może być przydatna do ochrony silników synchronicznych. Ponadto metoda może być stosowana do diagnozowania maszyn w hutach i zakładach przemysłowych.
2
Content available Diagnostyka silnika synchronicznego oparta na rozpoznawaniu dźwięku z zastosowaniem LPCC i GSDM
Głowacz A., Głowacz W.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2010
|
R. 56, nr 5
479-482
PL
Zaprezentowano koncepcję badania sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Oprogramowanie do rozpoznawania dźwięku zostało zaimplementowane. Algorytmy przetwarzania i analizy sygnałów akustycznych zostały zastosowane. System jest oparty na algorytmie LPCC (Współczynniki cepstralne liniowego kodowania) i GSDM (Genetyczna rozrzedzona pamięć rozproszona). Badania zostały przeprowadzone dla sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych. Zmiany w sygnale akustycznym spowodowane były przez zwarcia i przerwy w obwodzie stojana. Analiza wyników pokazuje wrażliwość metody opartej na LPCC i GSDM w zależności od danych wejściowych. Wyniki badań potwierdzają poprawne działanie systemu rozpoznawania dźwięku silnika synchronicznego.
EN
In recent years the methods of sound recognition have been de-veloped. Hence, there is an idea to use them in case of machines. The paper describes the concept of investigations of acoustic signals of synchronous motor imminent failure conditions. Measurements were taken with a recorder OLYMPUS WS-200S. Sound recognition software was implemented. Algorithms of signal processing and analysis were used. The system is based on the LPCC (Linear Predictive Cepstrum Coefficients) algorithm and GSDM (Genetic Sparse Distributed Memory). Investigations were carried out for acoustic signals of imminent failure conditions. The following plan of investigations of a synchronous motor acoustic signal was proposed: recording of audio track, sound track division, sampling, quantization, normalization, filtration, windowing, feature extraction, classification (Fig. 2). Figs. 3, 4, 5 and 6 show changes of the LPCC values for four types of the categories recognized. Changes in the acoustic signal were caused by short circuit and broken coils in the stator circuit. The sound recognition efficiency depending on the acoustic signal and the sample length is presented in Fig. 8. The sound recognition system was built for a synchronous motor. There were used 39 band-pass filters in investigations. Analysis of the results shows the sensitivity of the method based on LPCC and GSDM, depending on the input data. The results confirm correct operation of the synchronous motor sound recognition system. These studies can be used for diagnostics based on acoustic emission in electrical, mechanical, hydraulic and pneumatic machines.
3
Content available Diagnostyka silnika synchronicznego oparta na rozpoznawaniu dźwięku z zastosowaniem FFT i GSDM
Głowacz A.
Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
|
2010
|
R. 48, nr 3
25-29
PL
Zamierzeniem pracy jest przedstawienie metody rozpoznawania dźwięku silnika synchronicznego wykorzystującej FFT i GSDM. Badania rozpoznawania dźwięków przeprowadzono dla silnika synchronicznego podczas pracy bez uszkodzeń, ze zwarciem zezwojów w obwodzie stojana, z jedną przerwą w obwodzie stojana i z trzema przerwami w obwodzie stojana. Wyniki badań potwierdzają dużą skuteczność rozpoznawania dźwięku w silniku synchronicznym.
EN
The work has aimed to present a method of sound recognition of a synchronous motor with use of FFT and GSDM. The research on sound recognition has been done for a synchronous motor during operation without any failures, then in case of a short-circuit of coils in stator circuit, in case of one break in stator circuit and three breaks in stator circuit. The research results have validated a high effectiveness of sound recognition in a synchronous motor.
4
Content available Diagnostyka silnika synchronicznego oparta na analizie sygnałów akustycznych z zastosowaniem MMFC i GSDM
Głowacz A., Głowacz W., Głowacz Z.
Maszyny Elektryczne : zeszyty problemowe
|
2010
|
Nr 87
185-190
EN
The paper presents method of diagnostics of imminent failure conditions of synchronous motor. This method is based on a study of acoustic signals generated by synchronous motor. Sound recognition system is based on data processing algorithms, such as MFCC and GSDM. Software to recognize the sounds of synchronous motor was implemented. The studies were carried out for four imminent failure conditions of synchronous motor. The results confirm that the system can be useful for detecting damage and protect the motors.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.