Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  diagnostic signals
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Verification of diagnostic thresholds with elimination of ambient factors
100%
EN
Measurements of signals received from ambient environment is a difficult task for technical diagnostics and becomes even infeasible in a series of cases. It is why the issues related to elimination of ambient factors from the identification process of diagnostic thresholds are truly justified. The method for elimination of environment impact is disclosed in this paper and consists in displacement of a specific set of measured diagnostic parameters (the initial set) in relation to the subsequent set of diagnostic parameters (the target set). Then the square of amplitude gain and the phase shift are calculated for these two mutually shifted data sets, which makes it possible to evaluate “cohesion” density of results obtained for diagnostic signals and thus their suitability for calculation of diagnostic thresholds. The method is characterized by the peculiarity that it takes account for ambient “environment” with no need to measure its parameters [6, 7, 8, 12, 13, 14].
PL
Trudnym do rozwiązania problemem diagnostyki technicznej jest pomiar sygnałów otoczenia. W wielu przypadkach pomiar ten jest niemożliwy. Stąd podjęcie problemu eliminacji otoczenia z procesu identyfikacji progów diagnostycznych jest zasadne. Przedstawiony sposób eliminacji otoczenia polegający na przesuwaniu danego zbioru pomiarów parametrów diagnostycznych (zbioru początkowego) względem kolejnego zbioru pomiarów diagnostycznych (zbioru następnego), a następnie wyznaczenie kwadratu wzmocnienia amplitudowego i przesunięcia fazowego dla tak przesuniętych zbiorów, pozwala ocenić „skupienie” pomiarów sygnałów diagnostycznych i stąd ich przydatność do obliczenia progów diagnostycznych. Metoda znamienna jest tą osobliwością, że uwzględnia ona „otoczenie” bez konieczności jego pomiaru [6, 7, 8, 12, 13, 14].
PL
Artykuł omawia możliwości oceny wyników badań diagnostycznych łożysk tocznych z uwzględnieniem sygnałów od łożyska oraz od jego otoczenia. Sygnały diagnostyczne uzyskane są metodami tribologicznymi, a otoczenie funkcjonalnymi. Relacje między tymi sygnałami opisane są funkcjami korelacji własnej i wzajemnej. Wykazano, że dla małej liczby pomiarów (3, 4) progi diagnostyczne μ+σ, μ+2σ, μ+3σ będą wiarygodne gdy kowariancja yxy2 będzie bliska 1, a wzmocnienie amplitudowe |A|2 będzie bliskie 0.
EN
The article discusses the opportunities of evaluation results of ball bearings diagnostic tests including signals from bearing and its environment. Diagnostic signals are obtained tribological methods, signals from environment functional methods. Relations between the two signals are described autocorrelation functions and cross. It has been shown that for a small number of measurements (3, 4) diagnostic thresholds μ+σ, μ+2σ, μ+3σ are reliable if covariance yxy2 will be close to 1, and the strengthening of amplitude |A|2 is close to 0.
EN
Identification of the current and the projected condition of the vehicle has crucial meaning to its proper exploitation. This is an issue of particular importance from the point of view of decisionmaking on the necessary repair and maintenance work. The growing complexity of vehicles design increases the level of uncertainty of the decisions taken in the classic mode, which is based on the simple observation of symptoms, which in turn stimulates the search for more appropriate methods of monitoring the state and supporting decision process. The article is devoted to the presentation of a certain method of decisional monitoring of a vehicle state based on the interpretation of diagnostic signals from the sensors by the mathematical model, which uses the relational cognitive map for reproducing the interactions of key elements of vehicle electrical equipment. The paper presents mathematical foundations, construction assumptions and an example of work of the monitoring system. The work was carried out in the framework of the research project No. N N510 468136.
PL
Identyfikacja aktualnego i przewidywanego stanu pojazdu ma kluczowe znaczenie dla jego prawidłowej eksploatacji. Jest to zagadnienie istotne zwłaszcza z punktu widzenia procesu podejmowania decyzji odnośnie koniecznych prac naprawczych i obsługowych. Rosnący stopień złożoności konstrukcyjnej pojazdów powoduje wzrost poziomu niepewności decyzji podejmowanych w klasycznym trybie, opartym na prostej obserwacji symptomów, co z kolei skłania do poszukiwania bardziej odpowiednich metod monitorowania stanu i wspierania procesu decyzyjnego. Rozdział poświęcono prezentacji pewnej metody monitorowania decyzyjnego stanu pojazdu opierającej się na interpretowaniu sygnałów diagnostycznych, pochodzących z czujników, przez model matematyczny wykorzystujący relacyjną mapę kognitywną do odwzorowywania wzajemnych oddziaływań kluczowych elementów wyposażenia elektrycznego pojazdu. Przedstawiono podstawy matematyczne, założenia konstrukcyjne oraz przykład działania systemu monitorowania. Pracę zrealizowano w ramach projektu badawczego nr N N510 468136.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.