Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Diagnostics of direct current machine based on analysis of acoustic signals with the use of symlet wavelet transform and modified classifier based on words — Diagnostyka maszyny prądu stałego oparta na analizie sygnałów akustycznych z zastosowaniem transformacji falkowej Symlet i zmodyfikowanego klasyfikatora opartego na słowach / Adam GŁOWACZ // Eksploatacja i Niezawodność = Maintenance and Reliability / Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne ; ISSN 1507-2711. — 2014 — vol. 16 no. 4, s. 554–558. — Bibliogr. s. 557–558. — Wersja polska http://www.ein.org.pl/sites/default/files/2014-04-08p.pdf
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 84612 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2014-10-22 |
| Tekst źródłowy | URL |
| Rok publikacji | 2014 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Creative Commons | |
| Czasopismo/seria | Eksploatacja i Niezawodność = Maintenance and Reliability |
Abstract
In the paper author proposed an original approach for detection and localization of faults occurring in Direct Current machine. A system for diagnosing DC machines was described. The system performed an analysis of the acoustic signals of DC machine. Researches were conducted for two states of Direct Current machines. The studies were conducted for the algorithms of data processing: Symlet wavelet transform and modified classifier based on words. A pattern creation process has been carried out for the 10 sound samples. An identification process has been carried out for the 40 sound samples. The described implementation of the system may be useful for protecting machines. Moreover, this approach will reduce the cost of maintenance and the number of damaged machines.
Streszczenie
W pracy autor zaproponował oryginalne podejście do wykrywania, lokalizacji usterek występujących w maszynie prądu stałego. Opisano implementację systemu do diagnostyki maszyn prądu stałego. System przeprowadzał analizę sygnałów akustycznych maszyny prądu stałego. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów maszyny prądu stałego. Badania zostały przeprowadzone dla algorytmów przetwarzania danych: Transformacji falkowej Symlet i zmodyfikowanego klasyfikatora opartego na słowach. Proces tworzenia wzorca do rozpoznawania został przeprowadzony dla 10 próbek dźwięku. Proces identyfikacji został przeprowadzony dla 40 próbek dźwięku. Opisana implementacja systemu może być przydatna do ochrony maszyn. Ponadto podejście takie pozwoli zmniejszyć koszty utrzymania i liczbę uszkodzonych maszyn.
