PL EN
 
STRESZCZENIE
Artykuł przedstawia możliwości zastosowania falkowej analizy wielorozdzielczej do diagnostyki silnika Diesla lokomotywy spalinowej. Analiza bazuje na sygnałach wibroakustycznych pozyskanych z silnika spalinowego przed i po generalnym remoncie lokomotywy i silnika. Istotą analizy wielorozdzielczej jest rozłożenie sygnału na składowe aproksymacyjne, które reprezentują różne poziomu szczegółowości sygnału. Badania pokazały wyraźne zróżnicowanie wykresów czasowo-częstotliwościowych współczynników transformaty falkowej. W celu diagnostycznym należy jednak oprzeć się nie tyle na analizie skalogramów i obrazów czasowo-przestrzennego rozkładu współczynników transformat falkowych, ale raczej na wyborze parametrów istotnych diagnostycznie nadających się do szybkiej analizy on-line. Do tego celu lepiej nadaje się wielorozdzielcza dekompozycja sygnału, która pozwala na analizę cech składowych na różnych poziomach szczegółowości. (Artykuł powstał w ramach projektu badawczego Nr 5406/B/T02/2011/40 pt. „Zastosowanie wybranych metod analizy sygnałów wibroakustycznych oraz technologii GPS dla monitorowania oraz oceny pozycji i stanu pojazdu szynowego w celu zwiększania bezpieczeństwa ruchu oraz lepszego zarządzania taborem kolejowym”)
 
REFERENCJE (20)
1.
Al-Badour F., Sunar M., Cheded L.: Vibration analysis of rotating machinery using time–frequency analysis and wavelet techniques. Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 25, pp. 2083–2101, 2011.
 
2.
P. Boguś, J. Merkisz, R. Grzeszczyk, S. Mazurek: Nonlinear Analysis of Combustion Engine Vibroacoustic Signals for Misfire Detection. SAE Technical Paper Series 2003-01-0354.
 
3.
P. Boguś, K. Lewandowska: Short-Time Signal Analysis Using Pattern Recognition Methods. Lecture Notes in Artificial Intelligence: Artificial Intelligence and Soft Computing, 3070, 2004.
 
4.
P. Boguś, J. Merkisz: Diagnostyka pokładowa silników wysokoprężnych z wykorzystaniem nieliniowych metod analizy sygnałów. Pojazdy Szynowe, 1/2004.
 
5.
P. Boguś, R. Grzeszczyk, J. Merkisz: Diagnostyka pokładowa silników wysokoprężnych z wykorzystaniem chwilowej analizy sygnałów. Pojazdy Szynowe, 1/2004.
 
6.
P. Boguś, J. Merkisz: Wykrywanie zjawiska wypadania zapłonu w silniku o zapłonie samoczynnym w oparciu o grupowanie danych w krótkoczasowej analizie sygnałów wibroakustycznych. Silniki Spalinowe, 4, 2005.
 
7.
P. Boguś, J. Merkisz: Misfire Detection of Locomotive Diesel Engine by Nonlinear Analysis. Mechanical Systems and Signal Processing, 19, 2005.
 
8.
P. Boguś, J. Merkisz: Short Time Analysis of Combustion Engine Vibroacoustic Signals with Using Pattern Recognition Techniques. SAE Technical Paper Series 2005-01-2529.
 
9.
P. Boguś, A. Sienicki, E. Wojciechowska, J. Merkisz: The comparison of vibroacoustic signals taken from an engine before and after repair. Combustion Engines, 2007-SC3.
 
10.
P. Boguś, A. Sienicki, E. Wojciechowska. Porównanie stanu silnika lokomotywy spalinowej ST44 przed i po remoncie przy użyciu sygnału wibroakustycznego. Pojazdy Szynowe, 2/2007.
 
11.
P. Boguś, J. Merkisz, S. Mazurek. The Prospect of Artificial Intelligence Methods in Identification and Prevention of Critical Railway Accidents. In: L. Rutkowski, R. Tadeusiewicz, L. Zadeh, J. Zurada (eds.). Computational Intelligence: Methods and Applications. EXIT, Warsaw 2008, str. 445-453.
 
12.
P. Boguś, J. Merkisz. Zastosowanie analizy falkowej w diagnostyce silnika spalinowego. Combustion Engines, 2013, 154(3), str. 226-231. ISSN 0138-0346.
 
13.
K. Chui K.: Wavelets: A Mathematical Tool for Signal Processing. SIAM Society for Industrial and Applied Mathematics, 1997.
 
14.
Goswami J. C., Chan A. K.: Fundamentals of Wavelets. Theory, Algorithms, and Applications. John Wiley & Sons, Inc., 2010.
 
15.
Madej H.: Metody przetwarzania sygnałów wibroakustycznych w diagnozowaniu silników spalinowych. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Transport, z. 69, pp. 97-104, 2010.
 
16.
P. Mening, C. Coverdill: Transportation Recorders on Commercial Vehicles. International Symposium on Transportation Recorders, Arlington, Virginia, 1999.
 
17.
J. Merkisz, S. Mazurek: Pokładowe systemy diagnostyczne pojazdów samochodowych. Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa, 2002.
 
18.
Tsea P. W., Yangb W., Tama H. Y.: Machine fault diagnosis through an effective exact wavelet analysis. Journal of Sound and Vibration, vol. 277, pp. 1005–1024, 2004.
 
19.
J. R. Wootton, A. Garcia-Ortiz: Intelligent Transportation Systems: A Global Perspective. Mathl. Comput. Modellin, 22, 1985.
 
20.
G. T. Zheng, A. Y. T. Leung. Internal Combustion Engine Noise Analysis With Time-Frequency Distribution. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, JULY 2002, Vol. 124, pp. 645-649.
 
eISSN:2719-9630
ISSN:0138-0370
Journals System - logo
Scroll to top