Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Stable distributions, generalised entropy, and fractal diagnostic models of mechanical vibration signals

Puchalski A., Komorska I.

Diagnostyka

|

2017

|

Vol. 18, No. 4

103--110

EN

Vibrodiagnostic analysis of wearing and/or defects of complex rotating systems confirms the presence of non-linear, nonstationary and multiscale properties as well as long-term correlations of real signals. The recorded time series of vibrations are often of an impulse character. Probability distributions are different than Gaussian distributions and exhibit heavy-tails. These are important sources of multifractal dynamics, requiring advanced, data-based modelling methods. The reliable numerical algorithms, used for calculations of functions of stable distributions and multifractal properties, were applied in the approach presented in the hereby paper. Relations between parameters of stable distributions and singularity spectra indicate the possibility of applying both methods for modelling mechanical vibrations signals in diagnostics of complex systems. The performed investigations confirmed the possibility of modelling and assessing the observed states of the powertrain of vehicles with SI engines, on the bases of parameters of alpha-stable distribution (ASD) and parameterised entropy of mechanical vibrations signals.

PL

Wibrodiagnostyczna analiza zużycia i / lub wad złożonych układów wirujących potwierdza obecność nieliniowych, niestacjonarnych i wieloskalowych właściwości oraz długookresowe korelacje sygnalozywisych. Rejestrowane szeregi czasowe drgań mają często charakter impulsowy. Rozkłady prawdopodobieństwa odbiegają od rozkładów Gaussowskich i wykazują gruboogonowość. Są to ważne źródła dynamiki multifraktalnej, wymagające zaawansowanych metod modelowania bazującego na danych. W podejściu przedstawionym w pracy wykorzystano niezawodne algorytmy numeryczne służące do obliczania funkcji stabilnych dystrybucji i cech multifraktalnych. Relacje między parametrami stabilnych rozkładów i widmami osobliwości wskazują na możliwość zastosowania obu metod do modelowania sygnałów drgań mechanicznych w diagnostyce układów złożonych. Wykonane badania potwierdziły możliwość modelowania i oceny obserwowanych stanów układu napędowego pojazdu z silnikiem o zapłonie iskrowym, na podstawie parametrów rozkładów alfastabilnych (ASD) gęstości prawdopodobieństwa i entropii parametryzowanej sygnałów drgań mechanicznych.

2

Wymiar fraktalny sygnału drgań jako wskaźnik uszkodzeń w diagnozowaniu pojazdów

Puchalski A.

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

|

2016

|

R. 17, nr 12

1313--1315

PL

W artykule przedstawiono wyniki prac naukowych ukierunkowanych na rozwiązanie zadania automatycznej detekcji zużycia i uszkodzeń mechanicznych silnika spalinowego. Bazując na metodach analizy fraktalnej zaproponowano technikę detekcji uszkodzeń mechanicznych układu napędowego pojazdu na podstawie sygnałów przyspieszenia drgań obudowy przekładni głównej. Analizowano cechy diagnostyczne zależne od skali czasowej obserwacji. Badania prowadzono metodami analizy fluktuacji detrendowanych. Wyznaczono widma osobliwości zarejestrowanych sygnałów wibracyjnych. Jako miarę uszkodzeń przekładni głównej zweryfikowano poziom multifraktalności sygnału.

EN

The paper presents the results of research work targeted at solving the problem of automatic detection of wear and mechanical damage of the internal combustion engine. Based on the fractal formalizm the method of mechanical fault detection of the vehicle powertrain was proposed. Diagnostic features dependent on the time scale of mechanical vibration observation were analyzed. Investigations were performed by means of the detrended fluctuation analysis. The singularity spectra of vibration signals obtained in monitoring a gearbox vibration signal were determined. The multifractality level of a signal was tested and verified as defects measure.

3

Multifraktalna analiza zobrazowań satelitarnych

Wawrzaszek A., Krupiński M., Drzewiecki W., Aleksandrowicz S.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2015

|

Vol. 27

163--173

PL

Przedstawione prace badawcze dotyczyły oceny skuteczności stosowania opisu multifraktalnego jako narzędzia do wydobywania informacji z bardzo wysokorozdzielczych zobrazowań satelitarnych, prezentujących głównie obszary Polski. Przeanalizowano duże zestawy danych panchromatycznych, zarejestrowanych przez satelity WorldView-2 i EROS-A. Wyniki analiz potwierdziły wyższość multifraktali jako globalnych charakterystyk zobrazowań nad standardowym opisem fraktalnym, a także użyteczność stosowania parametrów multifraktalnych jako charakterystyk w klasyfikacji zdjęć satelitarnych przy użyciu klasyfikacyjnych drzew decyzyjnych. Porównano również cechy multifraktalne z szeroko stosowanymi parametrami teksturalnymi w kontekście skuteczności klasyfikacji zdjęć satelitarnych i przeanalizowano wpływ filtracji na wyznaczane charakterystyki multifraktalne, w szczególności w kontekście poprawy skuteczności klasyfikacji. Przeprowadzono również wstępne badania dotyczące możliwości wykorzystania fraktali w analizach lotniczych danych hiperspektralnych. Przeprowadzone analizy wykazały użyteczność multifraktali w wielu obszarach badań teledetekcyjnych, a wypracowana metodologia może być z powodzeniem dalej rozwijana i stosowana do bardziej ukierunkowanych zadań, takich jak analiza zmian lub ocena przydatności kanałów spektralnych.

EN

Research presented in this paper is focused on the efficiency assessment of multifractal description as a tool for Image Information Mining. Large datasets of very high spatial resolution satellite images (WorldView-2 and EROS-A) have been analysed. The results have confirmed the superiority of multifractals as global image descriptors in comparison to monofractals. Moreover, their usefulness in image classification by using decision trees classifiers was confirmed, also in comparison with textural features. Filtration process preceding fractal and multifractal features estimations was also proved to improve classification results. Additionally, airborne hyperspectral data have been initially analysed. Fractal dimension shows high potential for the description of hyperspectral data. To summarise all conducted tests indicate the usefulness of multifractal formalism in various aspects of remote sensing. Prepared methodology can be further developed and used for more specific tasks, for example in change detection or in the description of hyperspectal data complexity.