Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"Bearing Diagnostic Techniques"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Implementace a praktické ověření metod pro prediktivní identifikaci poruch valivých ložisek
 Bár, Martin ; Havránek, Zdeněk (oponent) ; Klusáček, Stanislav (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je identifikovat a klasifikovat poruchy valivých ložisek. První část práce se zabývá diagnostikou ložisek s využitím vlastních naměřených dat. Byla poškozena dvě ložiska. První bylo poškozeno deformací a korozí. U druhého ložiska bylo uměle vytvořeno poškození vnější dráhy. Vibrace z běhu ložisek byly periodicky sbírány a poté zpracovány v MATLABu. Hodnoty statistických indikátorů naznačovaly poškození u obou ložisek. Obálková analýza odhalila u obou ložisek vývoj závady na vnějším kroužku a také postupný vývoj závady na kleci. V druhé části práce byly použity metody strojového učení ke klasifikaci závady na datech z databáze CWRU. Data z akcelerometru byla rozdělena dvěma způsoby do bloků. Pro 2D konvoluční síť byly z bloků vytvořeny vibrační obrázky. Nejlepší přesnosti predikce dosahovala 1D konvoluční neuronová síť (1DCNN) (99,2 %), z klasických metod strojového učení poté neuronová sít (94,6 %) a SVM (94,4 %). Na zmenšování trénovacích dat je nejodolnější metoda Random Forest a SVM, z konvolučních sítí poté MATLAB architektura a 1DCNN. Proti přidanému šumu je nejodolnější metoda Random Forest a neuronová síť, z konvolučních sítí poté 1DCNN. Pro silně zašuměná data jsou lepší klasické metody využívající statistické příznaky. Konvoluční sítě nedosahují dobré přesnosti, pravděpodobně kvůli transformaci surových dat z akcelerometru do vibračních obrázků.
Úplný záznam
Implementace a praktické ověření metod pro prediktivní identifikaci poruch valivých ložisek
 Bár, Martin ; Havránek, Zdeněk (oponent) ; Klusáček, Stanislav (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je identifikovat a klasifikovat poruchy valivých ložisek. První část práce se zabývá diagnostikou ložisek s využitím vlastních naměřených dat. Byla poškozena dvě ložiska. První bylo poškozeno deformací a korozí. U druhého ložiska bylo uměle vytvořeno poškození vnější dráhy. Vibrace z běhu ložisek byly periodicky sbírány a poté zpracovány v MATLABu. Hodnoty statistických indikátorů naznačovaly poškození u obou ložisek. Obálková analýza odhalila u obou ložisek vývoj závady na vnějším kroužku a také postupný vývoj závady na kleci. V druhé části práce byly použity metody strojového učení ke klasifikaci závady na datech z databáze CWRU. Data z akcelerometru byla rozdělena dvěma způsoby do bloků. Pro 2D konvoluční síť byly z bloků vytvořeny vibrační obrázky. Nejlepší přesnosti predikce dosahovala 1D konvoluční neuronová síť (1DCNN) (99,2 %), z klasických metod strojového učení poté neuronová sít (94,6 %) a SVM (94,4 %). Na zmenšování trénovacích dat je nejodolnější metoda Random Forest a SVM, z konvolučních sítí poté MATLAB architektura a 1DCNN. Proti přidanému šumu je nejodolnější metoda Random Forest a neuronová síť, z konvolučních sítí poté 1DCNN. Pro silně zašuměná data jsou lepší klasické metody využívající statistické příznaky. Konvoluční sítě nedosahují dobré přesnosti, pravděpodobně kvůli transformaci surových dat z akcelerometru do vibračních obrázků.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English