MOST CITED
Update: 2021-07-01
Task „Implementation of procedures ensuring the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.
Maciej Tabaszewski
Ocena stanu torowiska z wykorzystaniem metody Grey Relational Analysis
Praca dotyczy opracowanej metodyki do oceny stanu technicznego toru tramwajowego. Dzięki zgromadzonym danym z wielokrotnych przejazdów tramwaju wyposażonego w pokładowy system rejestracji drgań, udało się stworzyć profile przejazdów przez odcinki torów w różnym stanie technicznym. W celu identyfikacji stanu toru zaproponowano algorytm oparty na metodzie modelowania szarych systemów oraz badanie podobieństwa pomiędzy uzyskanymi profilami przejazdów. Zaproponowano także nową miarę podobieństwa nie stosowaną do tej pory w zagadnieniach modelowania szarych systemów. Uzyskane wyniki potwierdzają aplikacyjność zaproponowanej metodyki.
Assessment of the track condition using the Gray Relational Analysis method
The article concerns the developed methodology for assessing the technical condition of a tramway track. Thanks to the data collected from multiple tram journeys equipped with an on-board vibration recording system, it was possible to create profiles of crossings through track sections in different technical condition. In order to identify the track condition, an algorithm based on the gray-scale modeling was proposed, and a similarity comparison between the obtained track profiles. A new measure of similarity has been proposed that has not been used so far in gray-scale modeling. The obtained results confirm the applicability of the proposed methodology.
Diagnostyka luzu zaworów silnika spalinowego z wykorzystaniem sygnału drganiowego i metod uczenia maszynowego
Dynamiczny rozwój konstrukcji silników spalinowych generuje potrzebę wprowadzenia strategii eksploatacji jednostek napędowych, opartej na znajomości ich stanu technicznego. W artykule poddano analizie zagadnienia, związane z drganiową diagnostyką luzu zaworów tłokowego silnika spalinowego, istotnego ze względu na efektywność pracy silnika i jego trwałość. Zaproponowano wykorzystanie metod klasyfikacji do oceny poprawności luzu zaworowego. Przeprowadzono i opisano eksperymenty, które miały na celu dostarczenie informacji koniecznych do zbudowania i zweryfikowania zaproponowanych metod. W przeprowadzonych badaniach pozyskano sygnały drganiowe z trójosiowego czujnika przyspieszeń drgań zlokalizowanego na głowicy silnika. Dokonano parametryzacji uzyskanych przebiegów czasowych sygnału drganiowego dla silnika pracującego pod różnym obciążeniem, z różnymi prędkościami obrotowymi oraz z różnymi luzami zaworowymi. Parametryzacja dotyczyła zarówno cech sygnału przyspieszeń drgań, pochodnej przyspieszeń drgań względem czasu jak i obwiedni tej pochodnej. W pierwszym podejściu zbudowano klasyfikator w postaci zbioru drzew binarnych, który przy okazji pozwolił na wyodrębnienie istotnych, ze względu na przyjęte klasy, cech. Dla porównania zbudowano także klasyfikatory w postaci sieci neuronowej jak i algorytmu k – najbliższych sąsiadów z metryką euklidesową. Na podstawie przeprowadzonych badań i analiz zaproponowano metodę oceny luzu zaworowego.
Engine valve clearance diagnostics based on vibration signals and machine learning methods
A dynamic advancement of the design of combustion engines generates a necessity of introduction of strategies of operation based on the information related to their technical condition. The paper analyzes problems related to vibration based diagnostics of valve clearance of a piston combustion engine, significant in terms of its efficiency and durability. Methods of classification have been proposed for the assessment of the valve clearance. Experiments have been performed and described that aimed at providing information necessary to develop and validate the proposed methods. In the performed investigations, the vibration signals were obtained from a triaxial accelerometer located in the engine cylinder head. A parameterization of the obtained vibration signal has been carried out for the engine operating under different engine loads, rotation speeds and valve clearance settings. The parameterization pertained to the specific features of the vibration signals, the derivative of the vibration signal as a function of time as well as the envelope of this derivative. In the first approach, the authors developed a classifier in the form of a set of binary trees that additionally allowed distinguishing the features significant in terms of the identification of adopted classes. For comparison, the authors also developed classifiers in the form of a neural network as well as a k-nearest neighbors algorithm using the Euclidean metric. Based on the performed investigations and analyses a method of valve clearance assessment has been proposed.