Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Generative modelling of vibration signals in machine maintenance

Puchalski Andrzej Adam, Komorska Iwona

Eksploatacja i Niezawodność

|

2023

|

Vol. 25, no. 4

art. no. 173488

EN

The exponential development of technologies for the acquisition, collection, and processing of data from real-world objects is creating new perspectives in the field of machine maintenance. The Industrial Internet of Things is the source of a huge collection of measurement data. The performance of classification or regression algorithms needs to take into account the random nature of the process being modelled and any incomplete observability, especially in terms of failure states. The article highlights the practical possibilities of using generative artificial intelligence and deep machine learning systems to create synthetic measurement observations in monitoring the vibrations of rotating machinery to improve unbalanced databases. Variational Autoencoder VAE generative models with latent variables in the form of high-level input features of time-frequency spectra were studied. The mapping and generation algorithm was optimised and its effectiveness was tested in the practical solution of the task of diagnosing the three operating states of a demonstration gearbox.

2

Detekcja anomalii w sygnałach przepływów w sieci wodociągowej z zastosowaniem analizy falkowej

Katunin A., Przystałka P.

Przegląd Mechaniczny

|

2014

|

nr 7-8

30--35

PL

W pracy rozpatrzono problematykę detekcji anomalii w sygnałach uzyskanych z przepływomierzy w miejskiej sieci wodociągowej na przykładzie dwóch przypadków z występującymi w nich anomaliami. Do celu detekcji anomalii wykorzystano dyskretną transformację falkową, która umożliwiła wykrycie nagłych zmian w analizowanych przebiegach czasowych. Otrzymane wyniki potwierdziły celowość stosowanego podejścia przy detekcji anomalii w pracy sieci wodociągowej.

EN

In this paper the problem of detection of anomalies in the signals acquired from the flowmeters in the town water supply network basing on the examples of two cases with occurred anomalies was discussed. For the purpose of anomalies detection the discrete wavelet transform was used, which allows for detection of abrupt changes on the analyzed time realizations. Obtained results confirmed the purposefulness of the applied approach during anomalies detection in the operation of water supply network.

3

Systemy wykrywania Intruzów wykorzystujące metody sztucznej Inteligencji

Kukiełka R., Kotulski Z.

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2011

|

nr 4

114-121

PL

W ostatnich latach sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach. Jedną z nich są również systemy wykrywania intruzów IDS (Intrusion Detection System). Dzięki zdolności generalizacji metody sztucznej inteligencji umożliwiają klasyfikację ataków nie tylko według nauczonych wzorców, ale również wszelkich ataków podobnych do nich oraz niektórych nowych typów. IDS stosujące takie metody mogą się również w sposób dynamiczny dostosowywać do zmieniającej się sytuacji w sieci (np. uczyć się nowych zachowań użytkowników lub nowych ataków). Ich zaletą jest to, że nie wymagają budowy skomplikowanych zbiorów reguł i sygnatur odrębnych dla każdej instancji ataków, ponieważ dane niezbędne do wykrycia ataku są uzyskiwane automatycznie w procesie nauki. Artykuł zawiera podstawowe pojęcia związane z systemami wykrywania włamań oraz przegląd wyników dotyczących zastosowania w IDS metod sztucznej inteligencji, takich jak: drzewa decyzyjne, algorytmy genetyczne, systemy immunologiczne, sieci Bayesa oraz sieci neuronowe.

EN

Last years one of the most extensively studied field of research is artificial intelligence. It is used in many practical applications, one of them is Intrusion Detection Systems (IDS). Thanks to their generalization feature artificial intelligence methods allow to classify not only the learned attacks patterns but also their modified versions and some new attacks. They could dynamically adapt to changing situation in the network (eg., learn new users' behaviors or new attacks). Ań advantage of application of the artificial intelligence methods in IDS is that they do not require generation of the rule or the signature for each new instance of an attack because they automatically update the IDS knowledge in the learning phase. The first part of this paper includes basic information about intrusion detection system. In the next sections we present application in IDS such artificial intelligence methods like: decision trees, genetic algorithms, immunology systems, Bayes networks, and neural networks.