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

Znaleziono wyników: 15

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Discrete wavelet transform and energy distribution for effective bearing fault detection and analysis
Beldjaatit Chahinez, Sebbagh Toufik, Guentri Hocine
Przegląd Elektrotechniczny
|
2023
|
R. 99, nr 7
24--28
EN
Condition monitoring and problem diagnostics have drawn more attention recently in the industrial sector. One of the most crucial parts of rotating machinery are rolling-element bearings. Bearing faults are a common cause of machinery failures. To identify failing bearings early, vibration condition monitoring of rotating machinery has emerged as the preferred technique. Several signal analysis techniques can extract useful information from vibration data. The non-stationary analysis signals that are typically associated with machine defects cannot be handled by frequency-based approaches. Non-stationary signals are analyzed effectively by applying time-frequency techniques. The use of wavelet transform has increased in bearing monitoring research for the last 20 years to obtain correlated time-frequency information. This paper presents a discrete wavelet transform (DWT) and energy distribution-based bearing defect diagnostic technique. The "db3" wavelet form of DWT is used to decompose vibration signals under both normal and faulty (inner race-fault and outer race-fault) bearing conditions at various frequency ranges. Due to the default, the energy distribution for every decomposition level is calculated to detect which frequency band contains the harmonics. The results obtained from healthy and defective bearings are compared. The wavelet coefficient with the highest value of the energy distribution is employed in the Fourier analysis to pinpoint the site of the fault. The monitoring results demonstrate that the suggested approach is effective in finding and analyzing faults.
PL
Monitorowanie stanu i diagnostyka problemów przyciągnęły ostatnio więcej uwagi w sektorze przemysłowym. Jedną z najbardziej kluczowych części maszyn wirujących są łożyska toczne. Usterki łożysk są częstą przyczyną awarii maszyn. W celu wczesnej identyfikacji uszkodzonych łożysk, monitorowanie stanu wibracji maszyn wirujących stało się preferowaną techniką. Kilka technik analizy sygnału może wydobyć użyteczne informacje z danych o drganiach. Niestacjonarne sygnały analizy, które są zwykle związane z uszkodzeniami maszyn, nie mogą być obsługiwane przez podejścia oparte na częstotliwości. Sygnały niestacjonarne są skutecznie analizowane poprzez zastosowanie technik czasowoczęstotliwościowych. Zastosowanie transformaty falkowej wzrosło w badaniach nad monitorowaniem łożysk przez ostatnie 20 lat w celu uzyskania skorelowanej informacji czasowo-częstotliwościowej. W niniejszej pracy przedstawiono dyskretną transformatę falkową (DWT) oraz technikę diagnostyczną opartą na rozkładzie energii. Forma falkowa "db3" DWT jest używana do dekomponowania sygnałów drganiowych w warunkach łożyska zarówno normalnego, jak i wadliwego (wewnętrznego i zewnętrznego) w różnych zakresach częstotliwości. Ze względu na domyślność, rozkład energii dla każdego poziomu dekompozycji jest obliczany w celu wykrycia, które pasmo częstotliwości zawiera harmoniczne. Wyniki uzyskane z łożysk zdrowych i uszkodzonych są porównywane. Współczynnik falkowy o największej wartości rozkładu energii jest wykorzystywany w analizie Fouriera w celu określenia miejsca uszkodzenia. Wyniki monitorowania pokazują, że proponowane podejście jest skuteczne w wyszukiwaniu i analizie uszkodzeń.
2
Content available High impedance fault detection in radial distribution network using discrete wavelet transform technique
Suliman Mohammed Yahya, Alkhayyat Mahmood Taha
Archives of Electrical Engineering
|
2021
|
Vol. 70, nr 4
873--886
EN
Detecting high impedance faults (HIFs) is one of the challenging issues for electrical engineers. This type of fault occurs often when one of the overhead conductors is downed and makes contact with the ground, causing a high-voltage conductor to be within the reach of personnel. As the wavelet transform (WT) technique is a powerful tool for transient analysis of fault signals and gives information both on the time domain and frequency domain, this technique has been considered for an unconventional fault like high impedance fault. This paper presents a new technique that utilizes the features of energy contents in detail coefficients (D4 and D5) from the extracted current signal using a discrete wavelet transform in the multiresolution analysis (MRA). The adaptive neurofuzzy inference system (ANFIS) is utilized as a machine learning technique to discriminate HIF from other transient phenomena such as capacitor or load switching, the new protection designed scheme is fully analyzed using MATLAB feeding practical fault data. Simulation studies reveal that the proposed protection is able to detect HIFs in a distribution network with high reliability and can successfully differentiate high impedance faults from other transients.
3
Content available Diagnostic of the combustion process using the analysis of changes in flame luminosity
Grądz Żaklin, Styczeń Joanna
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
|
2019
|
T. 9, nr 3
70--73
EN
Monitoring of the combustion process is carried out in order to ensure its efficiency and stability. Selected aspects of the combustion process diagnostics using the analysis of changes in flame luminosity for two configurations: 100% pulverized coal fuel and a mixture of 80% coal and 20% biomass were presented in the article. The analysis of measurement data was conducted using selected statistical tools and a multiresolution analysis of signals.
PL
Monitoring procesu spalania jest prowadzony w celu zapewnienia efektywności i stabilności przebiegu procesu. W artykule przedstawiono wybrane aspekty diagnostyki procesu spalania z wykorzystaniem analizy sygnałów intensywności świecenia płomienia dla dwóch konfiguracji: paliwa w postaci 100% pyłu węglowego i mieszaniny 80% węgla z 20% biomasą. Analiza danych pomiarowych została przeprowadzone z wykorzystaniem wybranych narzędzi statystycznych oraz analizy wielorozdzielczej sygnałów.
4
Falkowe metody estymacji zmian ukrytych w diagnostyce obrazowej wczesnego udaru mózgu
Ostrek G.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2017
|
nr 6
346--349, CD
PL
Niniejsza praca dotyczy metod komputerowego wspomagania mających na celu zwiększenie skuteczność rozpoznania słabo widocznych objawów udaru niedokrwiennego mózgu na podstawie przetwarzania i analizy obrazów tomografii komputerowej. Efekty przetwarzania były ocenione i porównywane przy wykorzystaniu obiektywizowanej miary obliczeniowej. Ponadto przedstawiono algorytm automatycznej detekcji i rozpoznania podejrzanych zmian chorobowych na podstawie obrazów oraz z uwzględnieniem danych klinicznych.
EN
Presented work was aimed for developing methods supporting effective diagnosis of early ischemic stroke based on the processing and analysis of computer tomography images. The proposed algorithms were designed to improved recognition of hidden symptoms of early stroke, and automatic detection of suspected lesions with respect to clinical data. Image processing results were evaluated and compared by proposed objectified measures.
5
Content available Multiresolution analysis of vibration signals acquired from locomotive Diesel engine for classification of engine states basing on signal statistical parameters
Boguś P., Cieszyński M., Merkisz J.
Combustion Engines
|
2017
|
R. 56, nr 1
68--72
EN
The paper presents a method of classification of locomotive Diesel engine states basing on vibration signals taken from an engine body and using chosen statistical parameters calculated for the original signal and it wavelet multiresolution components. The researches presented in the paper concern estimation of an engine states before and after a general repair. The target application of the presented researches is an on-line diagnostic system which can complement standard OBD systems. To this purpose the applied methods should not base on complex analysis of some spectral, time-frequency or scalogram plots but rather on choosing single diagnostic parameters which are suitable for the fast on-line diagnostic. The results have showed the significant difference in distinguishing of engine work before and after a general repair using some chosen statistical parameters applied to vibration signals.
6
Content available Estimation of fuel spraying from diesel engine injector using multiresolution wavelet analysis of vibroacoustic signals
Boguś P., Dedo M., Grzeszczyk R., Wrona A., Markowski J., Merkisz J.
Combustion Engines
|
2015
|
R. 54, nr 3
264--270
EN
The paper presents the application of wavelet multiresolution analysis to injection diagnostics using vibro-acoustic signals. The vibroacoustic signals were acquired in a research bench for testing the Diesel engine injectors. This measurement of vibroacoustic signal is carried out using mems accelerometer mounted to a reactive cylinder with real injector placed centrally inside it. Estimation of fuel spraying parameters was done by comparison of recorded vibroacoustic signals of correctly working injector and injector with simulated malfunction resulting in incorrect injector stream. For each original signal the 6 multiresolution approximation components were taken into account and for each signal and all components some chosen parameters were calculated. Then the suitable simple classifier was designed to distinguish between correctly and incorrectly working injector. The research results presented in the paper proved that some signal parameters obtained for high frequency multiresolution components can be used as diagnostic parameters for fault detection in injector testing bench applications.
7
Content available Generalized multiresolution discrete orthogonal transforms
Andreatto B., Cariow A.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2013
|
R. 59, nr 8
830--832
EN
This paper presents an idea of the multiresolution discrete orthogonal transforms. One possible approach to realization of this multiresolution transform is implementation of the rationalized algorithm for computing the coefficients creating the consecutive resolution levels. The paper also presents an example of synthesis of the fast algorithm for computing the coefficients of the multiresolution discrete Hartley transform. For the description of the compuatational procedures we use a vector-matrix notation.
PL
W artykule przedstawiono uogólnioną wielorozdzielczą dyskretną transformację ortogonalną. Zdefiniowana w niniejszej pracy transformacja pozwala na analizę sygnału na wielu poziomach rozdzielczości. Poziomy te są stanowione poprzez współczynniki częstotliwościowe uzyskiwane w procesie realizacji szybkich dyskretnych transformat ortogonalnych np. dyskretnej transformaty Fouriera (DFT), dyskretnej transformaty kosinusowej (DCT), dyskretnej transformaty Hartley’a, czy też dyskretnej transformaty slant, w odniesieniu do kolejnych fragmentów badanego sygnału. Przedstawiony w niniejszym artykule schemat postępowania jest słuszny dla sygnałów o liczbie próbek będącej naturalną potęgą liczby dwa. Zastosowanie szybkich algorytmów realizacji poszczególnych przekształceń na kolejnych poziomach rozdzielczości, pozwala na uzyskanie znaczącej redukcji liczby wykonywanych działań arytmetycznych, w porównaniu do metody polegającej na bezpośrednim mnożeniu macierzy bazy i wektora kolumnowego danych wejściowych. W przedłożonej pracy, do opisu poszczególnych procedur obliczeniowych posłużono się rachunkiem wektorowo-macierzowym, który jest adekwatny do opisu przestrzenno-czasowych struktur procesów obliczeniowych, jak również umożliwia w sposób bezpośredni odwzorowanie tychże struktur w przestrzeni realizacji programowych i sprzętowych. W artykule zaprezentowano również przykład syntezy szybkiego algorytmu realizacji wielorozdzielczej dyskretnej transformaty Hartley’a dla sygnału jednowymiarowego o liczbie próbek wynoszącej osiem.
8
Content available Estymacja lakunarności obiektu 2D z wykorzystaniem GPGPU
Mazurek P.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2013
|
R. 59, nr 8
836--838
PL
W artykule jest przedstawiona implementacja metody estymacji lakunarności z wykorzystanie przesuwnego okna dla GPGPU (programowalnych kart graficznych), umożliwiającą analizę wielorozdzielczą obrazu, w celu dalszej klasyfikacji. Porównano dwie implementacje – zwykłą oraz potokową (typu różnicowego) do przetwarzania obrazów w odcieniach szarości ze sterowanym progowaniem. Poprzez optymalizacje algorytmu obliczeniowego dla dużych rozmiarów okna analizy uzyskano 10-krotne przyspieszenie obliczeń.
EN
Multiresolution image analysis [1, 2] is important for pattern recognition applications. Wavelets and fractals [1, 2] are used typically. A fractal based technique for analysis of the placement of binary images using estimation of the lacunarity is possible. The lacunarity could be applied for the fractal and non-fractal objects (1D,2D,3D) [3]. The estimation of the lacunarity of a 2D object is based on the sliding windows approach. The number of pixels (1’s) is counted (2) and the frequency table is computed (3). The normalization of this table gives the probability table (4). The lacunarity is calculated (7) using two moments obtained from this table. The different type of images (Fig.1) gives specific lacunarity plots (Fig.2), so classification is possible. The application of lacunarity to the grayscale images is also possible, e.g. using a set of thresholds. The computation of lacunarity is conceptually simple, but the implementation depends on processing platforms. Two implementations, conventional and pipeline, are compared in this paper. The conventional implementation uses counting of all pixels for the specific position of a window. The pipeline implementation supports the buffer of results so only updates are necessary. The programmable graphic card processor (GPGPU) and CUDA software platform are assumed for tests. The pipeline implementation is faster about 10 times for larger windows.
9
Content available remote Wpływ parametrów falki Malvara na efekty brzegowe analizy wielorozdzielczej
Ćwikliński Ł.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2009
|
R. 85, nr 2
41-44
PL
Referat dotyczy zagadnienia wpływu parametrów falki Malvara na jakość analizy wielorozdzielczej. Przedstawiono właściwości analizy wielorozdzielczej z wykorzystaniem falki Malvara oraz opisano zastosowany algorytm. Przedyskutowano problem doboru parametrów analizy w aspekcie doboru parametrów obwiedni falki Malvara do ciągu próbek wartości chwilowych o różnej długości w przypadku, gdy nie są znane wartości chwilowe sygnału z sąsiednich przedziałów czasowych.
EN
The paper presents an influence of Malvar wavelet parameters on multiresolution analysis quality. Properties of multiresolution analysis using Malvar wavelet are presented and its computational algorithm is described. Choice of wavelet envelope as well different signal extension strategies on finite data borders are discussed.
10
Content available Analiza wielorozdzielcza i sieć SVM w zastosowaniu do klasyfikacji potencjałów czynnościowych
Dobrowolski A. P., Wierzbowski M., Tomczykiewicz K.
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
|
2009
|
Vol. 58, nr 3
275-302
PL
W artykule przedstawiono nową metodę diagnozowania chorób nerwowo-mięśniowych opartą na analizie skalogramów wyznaczonych za pomocą falek Symlet 4. Z otrzymanych skalogramów wyekstrahowano 5 cech, które po analizie w sieciach SVM sprowadzono do pojedynczego parametru klasyfikującego analizowane przypadki do grupy miogennej, neurogennej i prawidłowej. Implementacja programowa metody stworzyła narzędzie diagnostyczne wspomagające badanie EMG o bardzo wysokim prawdopodobieństwie prawidłowej oceny stanu mięśnia (błąd całkowity wyniósł 0,66% - dwie błędne klasyfikacje na 300 badanych pacjentów).
EN
The paper presents a new approach to the computer aided diagnostic systems for the needs of quantitative electromyography. The approach is based on the analysis of wavelet scalograms of the motor unit action potentials calculated on the basis of 4th order Symlet wavelet. The scalograms provide the vector consisting of five features describing the state of a muscle. The vectors serve to carry out a classification of pathology by using Support Vector Machine method. The QEMG examination consists of the insertion of a needle electrode into a muscle and a registration of muscle potentials during low effort. Registered potentials are called motor unit action potentials (MUAPs). A diagnosis is usually preceded by a statistical analysis of a MUAP shape. An inconvenience of this procedure in a clinical practice is caused by high time- consumption arising, among others, from the necessity of determination of many parameters, usually between 4 and 7. Additionally, an ambiguity in determination of basic temporal parameters can cause doubts during comparison of parameters found by the physician with standard ones determined in other research centre, which mostly uses equipment of older generation. Measurement results on diagnostic method deprived of above - mentioned disadvantages are described in the paper. The aim of our work was a development of new methods for transformation of action potential signals observed in EMG records for healthy muscles and changed ones. The multiresolution decomposition method was devoted to determination of a vector of characteristic features of signals corresponding to analyzed categories. Then, this vector was used for effective recognition of these categories using linear Support Vector Machine technique. The final effect of research is development of a definition for numerical classificator directly enabling a unique diagnosis to be made. An essential advantage of the suggested classificator is a precise and algorithmically realized definition which enables an objective comparison of examination results obtained by physicians with different experience and working in different research centres. The presented diagnostic method ensures significantly better distinction between pathological and healthy cases as compared to methods using traditional parameters defined in time and frequency domains. Sensitivity of the wavelet method, for 100% specificity, amounts to 100% for myogenic and to 97% for neurogenic pathological states.
11
Content available Porównanie właściwości analizy sygnałów szumowych zawierających składowe tonowe przy wykorzystaniu falki Malvara oraz wybranych falek Daubechies
Ćwikliński Ł.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2007
|
R. 53, nr 9
52-54
PL
W artykule przedstawiono porównanie wyników analizy wielorozdzielczej z wykorzystaniem falki Malvara oraz wybranych falek Daubechies. Analizie poddano sygnały będące sumą składowej harmonicznej i szumu białego o różnym stosunku sygnału do szumu oraz sygnał szumu podwodnego. Badano liczbę współczynników falkowych zawierających określoną część energii sygnału zmieniając takie parametry jak liczba poziomów dekompozycji, szerokość okna czasowego, nachylenie obwiedni falki.
EN
The paper includes comparison of properties of multiresolution analysis with use of Malvar wavelet and selected Daubechies wavelets. Analysis includes signals containing harmonical component and white noise with different signal to noise ratio and underwater noise. Number of wavelet coefficients containing given amount of signal energy were examined, with change of paremeters like number of decomposition levels, time interval width, slope of wavelet envelope.
12
Falkowa, wielorozdzielcza analiza siatek powierzchni
Szczęsna A.
Studia Informatica
|
2005
|
Vol. 26, nr 4
43-58
PL
Artykuł przedstawia ogólny opis konstrukcji i zastosowań falek w wielorozdzielczej analizie trójkątnych siatek powierzchni obiektów 3D. Falki te powstają z wykorzystaniem technik podziału powierzchni, co umożliwia przedstawienie powierzchni w wielu poziomach rozdzielczości. Opisany został również sposób uogólnienia falek pierwszej generacji w falki drugiej generacji wraz ze schematem liftingu jako narzędziem ich konstrukcji.
EN
This paper presents general description of construction and using wavelets in multiresolution analysis of triangular surface meshes of 3D objects. Introduced wavelets arę built from subdivision surfaces which enable to obtain surfaces in different levels of resolution. The generalization to the second generation wavelets from first generation ones with lifting scheme as construction tool was also presented.
13
Content available remote Zastosowanie przekształcenia falkowego do detekcji zespołu QRS
Duraj A., Krawczyk A., Koźluk E., Kumor M.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2005
|
R. 81, nr 1
72-75
PL
W ostatnich latach można zaobserwować bardzo szybki rozwój metod przetwarzania sygnałów biomedycznych oferujących nowe możliwości diagnostyczne. Obok metod wykorzystujących pochodne sygnałów i sieci neuronowe w ostatnim czasie coraz bardziej popularne stają się metody czasowo - częstotliwościowe w tym zwłaszcza transformacje falkowe. Wcześniejsze prace autorów dotyczyły tych metod detekcji zespołu QRS, które wykorzystywały sieci neuronowe i pochodne sygnału. Przedmiotem tej pracy jest problematyka zastosowań przekształceń falkowych do detekcji zespołu QRS. Autorzy opracowania prezentują wstępne wyniki badań dotyczące powyższego zagadnienia.
EN
Automatic ECG processing is recently being developed in the detection and location of the signal characteristic points and it is an important tool in the treatment of cardiac diseases. In this work we discuss the application of Wavelet Transform technigues to the detection QRS complexes. The first aim of this work is to describe tools of wavelet analysis. The second aim is to present some of the wavelet transforms (Haar, Daubiechies, Symplet, Coiflet). The exemplary method is used to establish values for soft and hard thresholding of wavelets coefficients to detection QRS.
14
Content available remote Zastosowanie wielorozdzielczej analizy sygnału do opisu aktywności mięśnia podczas chodu
Mazurkiewicz P.
Bio-Algorithms and Med-Systems
|
2005
|
Vol. 1, no. 1/2
171--174
PL
W artykule zaproponowano algorytm przetwarzania sygnału EMG w oparciu o wielorozdzielczą analizę sygnału. Prezentowany algorytm stanowi nowe podejście do uśredniania sygnału EMG, rejestrowanego podczas chodu. Jego działanie zaprezentowano, wykorzystując sygnały rzeczywiste. Pokazano podobieństwo między wynikami uśrednień za pomocą przedstawianego algorytmu a wartością RMS liczoną w danym oknie. Omówiono także problem doboru optymalnej falki do postawionego zadania z punktu widzenia filtracji sygnału. Uzyskane wyniki pozwalają wnioskować o przydatności proponowanej metody w analizie chodu.
EN
In this article a new algorythm based on the multiresolution analysis of the EMG signal has been proposed. The algorythm presented is a new approach to averaging the EMG signal recorded during walk. Real signals have been used to test the presented method. Similarity between results obtained from the implemented algorythm and the results of the RMS method has been shown. Moreover, optimal selection of the wavelet function applicable to described problem has been presented. Obtained results allow the conclusion that the featured method may be useful in gait cycle analysis.
15
Falki i ich zastosowanie w przetwarzaniu obrazów
Momot A.
Studia Informatica
|
2003
|
Vol. 24, nr 4
39-54
PL
Artykuł przedstawia podstawowe informacje związane z teorią falek. W artykule wprowadzono pojęcie falki i związanej z nią analizy wielorozdzielczej. Przedstawiony został algorytm wyznaczania dyskretnej transformaty falkowej w przypadku jednowymiarowym i dwuwymiarowym. Praca zawiera również przykłady zastosowań dyskretnej transformaty falkowej w dziedzinie przetwarzania obrazów.
EN
This paper presents the basie information about the wavelets theory. t idea of wavelet based on multiresolution analysis was introduced. The algorithm Fcalculating the Discrete Wavelet Transform in single-dimensional as well as two-sional cases was presented. The paper contains also the examples of applica-(!bf Discrete Wavelet Transform in the area of image processing. vords: wavelet, multiresolution analysis, image processing
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.