Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

The multidimensional diesel engine diagnosis based on the vibroacoustic signal spectrum analysis

Boruta G., Jasiński M.

Journal of KONES

|

2008

|

Vol. 15, No. 4

63-71

EN

Higher and higher exploitation demands given to the equipment and machines from reasons of safety and minimalization of exploitation costs, cause the necessity of the search for the new methods of the damages detection in the diagnosed objects, for example on the base of the vibroacoustics signals analysis. The natural feature of vibroacoustics diagnostics is the possibility for an easy and fast recording of a high figure of strongly redundant vibroacoustics signals and related with this the large surplus of information, which is not utilized in great part, but simultaneously the necessity for the usage of the multidimensional diagnostic vector steps out most often. This causes the necessity diminution of utilized information to the level permitting on design of adequate diagnostic model. One of methods of machines defects diagnose is the correlation of the objective technical condition with diagnostic parameters received from the vibroacoustic signal. Principal Components Analysis (PCA) offers an approach for a linear transformation of those parameters. The redundant information included into those parameters is reduced and the obtained diagnostic model is more reliable. The product chosen for the investigation presented in this paper is a Diesel engine. The application of the presented method eliminates the necessity of the performing analytical model which are time consuming and costly. It is possible to diagnose of the engine from objective parameters of the specially prepared vibroacoustic signal without performing simulation models.

PL

Coraz wyższe wymagania eksploatacyjne stawiane urządzeniom i maszynom ze względów bezpieczeństwa oraz minimalizacji kosztów eksploatacji, powodują konieczność poszukiwania nowych metod wykrywania uszkodzeń w diagnozowanych obiektach np. na podstawie analizy sygnałów wibroakustycznych. Naturalną cechą diagnostyki wibroakustycznej jest możliwość łatwej i szybkiej rejestracji dużej liczby silnie redundantnych sygnałów wibroakustycznych i związanego z tym dużego nadmiaru informacji, która w znacznej części nie jest wykorzystywana, a równocześnie najczęściej występuje konieczność wykorzystania wielowymiarowego wektora diagnostycznego. Powoduje to konieczność zredukowania wykorzystywanej informacji do poziomu pozwalającego na zbudowanie adekwatnego modelu diagnostycznego. Jedną z metod diagnozowania maszyn jest korelacja obiektywnego stanu technicznego z parametrami diagnostycznymi uzyskanym z sygnału wibroakustycznego. Korzystając z metody składowych głównych (PCA) istnieje możliwość uzyskania liniowego przekształcenia tych parametrów. Pozwala to zredukować redundantną informację zawartą w tych parametrach i uzyskać bardziej wiarygodny model diagnostyczny. Obiektem wybranym do badań zaprezentowanych w pracy był silnik o zapłonie samoczynnym. Stosowanie przedstawionej metody eliminuje konieczność wykonywania czasochłonnych i kosztownych modeli analitycznych. Możliwe jest diagnozowanie silnika na podstawie odpowiednio przygotowanego, wymiarowo zredukowanego sygnału wibroakustycznego, bez wykonywania modeli symulacyjnych.

2

Wykorzystanie analizy składowych głównych w diagnostyce silników o zapłonie samoczynnym

Boruta G., Jasiński M.

Diagnostyka

|

2005

|

Vol. 34

43--50

PL

Jedną z metod diagnozowania i prognozowania wczesnych faz rozwoju uszkodzeń, jest korelacja obiektywnego stanu technicznego z diagnostycznym parametrem uzyskanym z sygnału wibroakustycznego. Korzystając z metody składowych głównych (PCA) mamy możliwość uzyskania liniowego przekształcenia zmiennych, w związku z czym redundantna informacja jest redukowana, co pozwala uzyskać bardziej wiarygodny model diagnostyczny. Obiektem wybranym do badań, prezentowanym w naszym referacie, jest silnik o zapłonie samoczynnym. Konkludując, metoda przedstawiona w tym referacie unika potrzeby wykonywania czasochłonnych i kosztownych modeli analitycznych. Możliwe jest diagnozowanie silnika na podstawie odpowiednio przygotowanego, wymiarowo zredukowanego sygnału wibroakustycznego, bez wykonywania modeli symulacyjnych.

EN

One of method of defects evolution early stages diagnostic and prediction, is the correlation of the objective technical condition with the diagnostic parameter received from the vibroacoustic signal. Principal Components Analysis (PCA) offers an approach for linear transformation of the problem variables so that the redundant information is reduced and the diagnostic model is more easily extracted. The product chosen for the investigation presented in this paper is a diesel. To conclude, the method presented here avoids the need for performing analytical model which are time consuming and costly. It is possible to diagnose of engine from the objective parameters of the specially prepared vibroacoustic signal without performing simulation models.

3

Zastosowanie składowych głównych w diagnozowaniu maszyn

Jasiński M., Radkowski S.

Diagnostyka

|

2004

|

Vol. 30, T. 1

207--210

PL

Jedną z metod diagnozowania i prognozowania wczesnych faz rozwoju uszkodzeń, jest korelacja obiektywnego stanu technicznego z diagnostycznym parametrem uzyskanym z sygnału wibroakustycznego. Korzystając z metody składowych głównych (PCA) mamy możliwość uzyskania liniowego przekształcenia zmiennych, w związku z czym redundantna informacja jest redukowana, co poz.wala uzyskać bardziej wiarygodny model diagnostyczny. Obiektem wybranym do badań, prezentowanym w naszym referacie, jest przekładnia zębata. Konkludując, metoda przedstawiona w tym referacie unika potrzeby wykonywania czasochłonnych i kosztownych modeli analitycznych. Możliwe jest oszacowanie typu i stopnia uszkodzenia przekładni zębatej na podstawie odpowiednio przygotowanego, wymiarowo zredukowanego sygnału wibroakustycznego, bez wykonywania modeli symulacyjnych.

EN

One of method of defects evolution early stages diagnostic and prediction, is the correlation of the objective technical condition with the diagnostic parameter received from the vibroacoustic signal. Principal Components Analysis (PCA) offers an approach for linear transformation of the problem variables so that the redundant information is reduced and the diagnostic model is more easily extracted. The product chosen for the investigation presented in this paper is a gear. To conclude, the method presented here avoids the need for performing analytical model which are time consuming and costly. It is possible to estimate the type and stage of defect to any gear vibroacoustic signal from the objective parameters of the specially prepared signal without performing simulation models.