Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Diagnostyka

1 2017

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: parameterised entropy

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

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

Puchalski A., Komorska I.

Diagnostyka

2017

Vol. 18, No. 4

103--110

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.

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.