Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: power spectra

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Dwuwymiarowa analiza korelacyjna

Czarnecki Mirosław Antoni

Wiadomości Chemiczne

2023

[Z] 77, 7-8

775--800

This review provides fundamental information on theoretical and practical aspects of two-dimensional correlation spectroscopy (2DCOS). At first, is shown a brief development of this method since its introduction by Isao Noda in 1986. In the next part is explained the general idea of 2DCOS, and details of determination of the synchronous and asynchronous spectra from the experimental data. Next section includes comprehensive description of the properties and the rules for interpretation of the 2D correlation spectra. The most common problems with interpretation of 2DCOS spectra, and the ways of improving results of correlation analysis by a proper data pre-treatment are widely discussed. In addition, some of the most important modifications of this method like moving-window analysis and PCMW2D are described. Finally, the usefulness of the power spectra is presented. It has been shown that 2D correlation analysis is a versatile and powerful tool for data analysis and provides information not readily accessible from the original data set.

Curvilinear dimensionality reduction of data for gearbox condition monitoring

Bartkowiak A., Zimroz R.

Przegląd Elektrotechniczny

2012

R. 88, nr 10b

268-271

Our aim is to explore the CCA (Curvilinear Component Analysis) as applied to condition monitoring of gearboxes installed in bucket wheel excavators working in field condition, with the general goal to elaborate a probabilistic model describing the condition of the machine gearbox. To do it we need (a) information on the shape (probability distribution) of the analyzed data, and (b) some reduction of dimensionality of the data (if possible). We compare (for real set of data gathered in field conditions) the 2D representations yielded by the CCA and PCA methods and state that they are different. Our main result is: The analyzed data set describing the machine in a good state is composed of two different subsets of different dimensionality thus can not be modelled by one common Gaussian distribution. This is a novel statement in the domain of gearbox data analysis.

W pracy przedstawiono wyniki prac nad zastosowaniem CCA (Curvilinear Component Analysis - analiza komponentów krzywoliniowych) do nieliniowej redukcji wymiarowości danych wykorzystywanych do diagnostyki przekładni planetarnej stosowanej w układach napędowych koparki kołowej. Do oceny stanu technicznego niezbędne jest zbudowanie modelu pobabilistycznego zbioru cech diagnostycznych. Modelowanie danych wielowymiarowych (gęstości prawdopodobieństwa) dla wszystkich wymiarów jest trudne, i ze względu na istniejącą redundancję, nieuzasadnione, dlatego prowadzi się badania nad redukcją wymiarowości zbiorów cech diagnostycznych. W artykule porównujemy dwuwymiarowe reprezentacje zbioru cech uzyskane metodami CCA i PCA (analiza składowych głównych) wykazując różnice w uzyskanych wynikach. Głównym wynikiem pracy jest identyfikacja w przestrzeni cech diagnostycznych dla przekładni w stanie prawidłowym dwóch podzbiorów danych o różnej rzeczywistej wymiarowości zatem nie mogą być one modelowane za pomocą jednego modelu o charakterystyce gaussowskiej. Interpretacja tych podzbiorów wiąże się z występowaniem różnych obciążeń maszyny.