Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Method of vibration signal processing and load-type identification of a mill based on ACMD-SVD

Tang Wencong, Zhang Fangwei, Luo Xiaoyan, Wan Junliang, Deng Tao

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

|

2023

|

T. 39, z. 1

217--233

EN

Green mine construction is the main melody of mining development and problems such as safe production, energy saving and consumption reduction need to be solved urgently. The working conditions of the mill are complex in the process of grinding. Aiming at the problems existing in the feature extraction and load prediction of the mill, a signal-processing method based on adaptive chirp mode decomposition (ACMD) and a standardized variable distance classifier (SVD) is proposed. Firstly, the recursive framework of the ACMD method is used to obtain the initial frequency of mill vibration signals. Secondly, the initial frequency is used to reconstruct the high-resolution component of the mill vibration signal through the iterative frame in the ACMD method. The frequency corresponding to the frequency domain peak of the reconstructed signal is then selected as the mill load feature vector. Finally, with consideration to the influence of standard deviation and standardized variable factors on the feature vectors, a standardized variable distance classifier is proposed. The feature vectors of the mill load are input into the SVD model for training, and the state types of the mill load are obtained. The method is applied to the grinding experiment and the results show that the frequency-domain features obtained by the mill vibration signal-processing method based on ACMD-SVD are obvious, which has high accuracy in the identification of mill load types, and provides a new idea for the extraction of mill load features and prediction of the mill load.

PL

Budowa zielonej kopalni jest główną melodią rozwoju górnictwa, a problemy takie jak: bezpieczna produkcja, oszczędność energii i redukcja zużycia wymagają pilnego rozwiązania. Warunki pracy młyna w procesie mielenia są złożone. Mając na celu rozwiązanie problemów występujących w ekstrakcji cech i przewidywaniu obciążenia młyna, zaproponowano metodę przetwarzania sygnału opartą na dekompozycji w trybie adaptacyjnym ACMD (Adaptive Chirp Made Decomposition) i znormalizowanym klasyfikatorze zmiennej odległości SVD (Variable Distance Classifier). Po pierwsze, rekurencyjna struktura metody ACMD jest wykorzystywana do uzyskania początkowej częstotliwości sygnałów drgań młyna. Po drugie, częstotliwość początkowa jest wykorzystywana do rekonstrukcji wysokorozdzielczej składowej sygnału drgań młyna poprzez ramkę iteracyjną w metodzie ACMD. Częstotliwość odpowiadająca pikowi w dziedzinie częstotliwości rekonstruowanego sygnału jest następnie wybierana jako wektor cech obciążenia młyna. Na koniec, biorąc pod uwagę wpływ odchylenia standardowego i standaryzowanych czynników zmiennych na wektory cech, zaproponowano standaryzowany klasyfikator odległości o zmiennej długości. Wektory cech obciążenia młyna są wprowadzane do modelu SVD w celu uczenia i uzyskiwane są typy stanu obciążenia młyna. Metodę zastosowano w eksperymencie mielenia, a wyniki pokazują, że cechy w dziedzinie częstotliwości uzyskane za pomocą metody przetwarzania sygnału drgań młyna opartej na ACMD-SVD są oczywiste, co ma wysoką dokładność w identyfikacji typów obciążeń młyna i zapewnia nowy pomysł na ekstrakcję cech obciążenia młyna i predykcję obciążenia młyna.

2

The method of automatic identification of motor vehicle users

Niedziela Tadeusz

Journal of civil engineering and transport

|

2020

|

Vol. 2, No. 2

63--71

EN

This paper presents a method of automatic recognition of fingerprint diffraction images of motor vehicle users. The proposed method is based on the basic physical properties of the Fourier transform. It creates the possibility of reducing the problem of recognition to the Fourier transform of the image function, extraction of characteristic features vector and classification of input images.

PL

Praca prezentuje metodę automatycznego rozpoznawania obrazów dyfrakcyjnych odcisków palców użytkowników pojazdów mechanicznych. Proponowana metoda, bazuje na podstawowych właściwościach fizycznych transformaty Fouriera. Stwarza możliwość sprowadzenia problemu rozpoznawania do transformaty Fouriera funkcji obrazowej, ekstrakcji wektora cech charakterystycznych i klasyfikacji obrazów wejściowych.

3

Web–based framework for breast cancer classification

Bruździński T., Krzyżak A., Fevens T., Jeleń Ł.

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

|

2014

|

Vol. 4, No. 2

149--162

EN

The aim of this work is to create a web-based system that will assist its users in the cancer diagnosis process by means of automatic classification of cytological images obtained during fine needle aspiration biopsy. This paper contains a description of the study on the quality of the various algorithms used for the segmentation and classification of breast cancer malignancy. The object of the study is to classify the degree of malignancy of breast cancer cases from fine needle aspiration biopsy images into one of the two classes of malignancy, high or intermediate. For that purpose we have compared 3 segmentation methods: k-means, fuzzy c-means and watershed, and based on these segmentations we have constructed a 25–element feature vector. The feature vector was introduced as an input to 8 classifiers and their accuracy was checked. The results show that the highest classification accuracy of 89.02 % was recorded for the multilayer perceptron. Fuzzy c–means proved to be the most accurate segmentation algorithm, but at the same time it is the most computationally intensive among the three studied segmentation methods.

4

An improved algorithm for feature extraction from a fingerprint fuzzy image

Surmacz K., Saeed K., Rapta P.

Optica Applicata

|

2013

|

Vol. 43, nr 3

515--527

EN

Proper fingerprint feature extraction is crucial in fingerprint-matching algorithms. For good results, different pieces of information about a fingerprint image, such as ridge orientation and frequency, must be considered. It is often necessary to improve the quality of a fingerprint image in order for the feature extraction process to work correctly. In this paper we present a complete (fully implemented) improved algorithm for fingerprint feature extraction, based on numerous papers on this topic. The paper describes a fingerprint recognition system consisting of image preprocessing, filtration, feature extraction and matching for recognition. The image preprocessing includes normalization based on mean value and variation. The orientation field is extracted and Gabor filter is used to prepare the fingerprint image for further processing. For singular point detection, the Poincaré index with a partitioning method is used. The ridgeline thinning is presented and so is the minutia extraction by CN algorithm. The paper contains the comparison of obtained results to the other algorithms.

5

Odwzorowanie dynamiki pracy regulatora PID zaimplementowanego w sterowniku PLC za pomocą Least Squares- Support Vector Machines

Sałat R., Awtoniuk M.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2012

|

R. 88, nr 5a

227-230

PL

Artykuł ma na celu przedstawienie metody umożliwiającej odwzorowanie dynamiki pracy algorytmu PID zaimplementowanego w sterowniku PLC przy wykorzystaniu LS-SVM. W artykule opisano rodzaje algorytmów PID zaimplementowanych w sterownikach PLC, jak również omówiono w skrócie różnice między SVM a LS-SVM. Główny nacisk położono na proces doboru cech i ich wpływ na zdolności uczące i generalizacyjne. Przedstawiono wyniki uczenia i testowania sieci LS-SVM odwzorowującej działanie rzeczywistego algorytmu PID w PLC.

EN

The following paper presents a new approach to the dynamics mapping of the PID controller implemented in the PLC using the LS-SVM. The article describes the types of PID algorithms implemented in the PLC. The differences between SVM and LS-SVM are also briefly discussed. The process of features selection and their impact on learning ability and testing is mainly emphasized. The results of learning and testing of the LSSVM mapping of the work of the PID controller are demonstrated.

6

A new algorithm for fingerprint feature extraction without the necessity to improve its image

Rapta P., Saeed K.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2010

|

Vol. 6, no. 12

25--29

EN

Based on Gabor filter, an algorithm is worked out and presented in this work. The algorithm uses ridge endings and ridge bifurcation to represent a fingerprint image. The experimental results have proven the algorithm completion in preparing the fingerprint image for simple classification and hence high success rate of recognition. Spurious features from detected set of minutiae are deleted by a postprocessing stage. The detected features are observed to be reliable and accurate. The algorithm was implemented in Matlab and therefore it is under steady modification and improvement as each step can be easily visualized graphically to check for further analysis. The best feature of the algorithm is the unnecessity for noise removal, brightness or contrast improvement, normalization or even histogram equalization.

7

Personal identification using retina

Choraś R.S.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2009

|

Vol. 13

53--58

EN

This paper proposes a biometric system for authentication that uses the retina blood vessel pattern. The retina biometric analyzes the layer of blood vessels located at the back of the eye. The blood vessels at the back of the eye have a unique pattern, from eye to eye and person to person. The retina, a layer of blood vessels located at the back of the eye, forms an identity card for the individual under investigation. In particular retinal recognition creates an ”eye signature” from its vascular configuration and its artificial duplication is thought to be virtually impossible.