Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Contemporary measuring technology in condition monitoring of critical systems allow us to form diagnostic symptom observation vector, with components different physically, and to extract fault information from such created symptom observation matrix. This is possible by using singular value decomposition algorithm and specially written program, which enable also to optimize the dimensionality of symptom observation vector, and to extract needed diagnostic information. We can use as the next, the concept of symptom reliability and symptom hazard rate to calculate the symptom limit value, for system maintenance planning and execution. It seems to be possible to perform these task in an autonomous way, and adding also the knowledge base and learning loop, creating in this way some first approach to Condition Inference Agent (CIA).
PL
Współczesne technologie pomiarowe w diagnostyce obiektów krytycznych pozwalają nam formułować bardzo bogaty wektor obserwacji diagnostycznej obiektu, ze składowymi o różnej naturze fizykalnej. Uformowana w ten sposób macierz symptomowej obserwacji zawiera informację o wielowymiarowej przestrzeni uszkodzeń rozwijającej się w czasie życia obiektu. Jak się okazuje, ekstrakcja tej informacji jest możliwa przez zastosowanie rozkładu względem wartości szczególnych (SVD). Możemy w ten sposób formułować uogólnione symptomy uszkodzeń, a uwzględniając koncepcję niezawodności symptomowej wyznaczyć wartość graniczną symptomu dla bezpiecznej eksploatacji. Możliwa jest też informacyjna ocena pierwotnie mierzonych symptomów i optymalizacja wektora obserwacji. W ten sposób można zwolna myśleć o projekcie samodzielnego agenta diagnostycznego - CIA.
EN
The paper presents the introductory results in application to multi fault condition monitoring of mechanical systems in operation, in particular internal combustion engines. This generalization to multi dimensionality and multi fault condition monitoring is possible by utilizing transformed symptom observation matrix, and by successive application of singular value decomposition (SVD) and based on it principal component analysis (PCA). On this basis one can make full ex-traction of fault related information taken from symptom observation matrix, which can be created by traditional monitoring technology. Moreover, by SVD/PCA we can create some independent fault measures and indices, and of overall system condition. In another words, full utilization of SVD/PCA enable us to pass from multi dimensional - non orthogonal symptom space, to or-thogonal generalized fault space, of much reduced dimension. This seems to be important, as it can increase the scope and the reliability of condition monitoring of critical system in operation. It enables also to maximize the amount of condition related information, and to redesign the tradi-tional condition monitoring system. At the end of the paper some introductory consideration are presented leading to a design of Condition Inference Agent (CIA), which will enable to infer in real time on condition of critical objects in operation.
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.