ISSN 1507-2711
JOURNAL DOI: dx.doi.org/10.17531/ein
Our IF is 1.383
JCR Journal Profile


Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies  Wydawca(Publisher):Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne (Warszawa) - Polish Maintenance Society (Warsaw)   Patronat Naukowy(Scientific supervision): Polska Akademia Nauk o/Lublin  - Polish Akademy of Sciences Branch in Lublin  Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies

 


Publisher:
Polish Maintenance Society
(Warsaw)

Scientific supervision:
Polish Academy of Sciences Branch in Lublin

Member of:
European Federation
of National Maintenance Societies


Attention!

In accordance with the requirements of citation databases, proper citation of publications appearing in our Quarterly should include the full name of the journal in Polish and English without Polish diacritical marks, i.e. "Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability".


 

Submission On-Line

 




 

Impact Factor

Impact Factor

Impact Factor

SCImago Journal & Country Rank

MOST CITED

Update: 2018-11-13

1. ON APPROACHES FOR NON-DIRECT DETERMINATION OF SYSTEM DETERIORATION
By: Valis, David; Koucky, Miroslav; Zak, Libor

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 1   Pages: 33-41   Published: 2012

Times Cited: 45
2. COMPUTER-AIDED MAINTENANCE AND RELIABILITY MANAGEMENT SYSTEMS FOR CONVEYOR BELTS
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 3   Pages: 377-382   Published: 2014

Times Cited: 35
3. A NEW FAULT TREE ANALYSIS METHOD: FUZZY DYNAMIC FAULT TREE ANALYSIS
By: Li, Yan-Feng; Huang, Hong-Zhong; Liu, Yu; et al.

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 3 Pages: 208-214 Published: 2012

Times Cited: 32
4. UTILIZATION OF DIFFUSION PROCESSES AND FUZZY LOGIC FOR VULNERABILITY ASSESSMENT
By: Valis, David; Pietrucha-Urbanik, Katarzyna

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 1   Pages: 48-55   Published: 2014

Times Cited: 30
5. MAINTENANCE DECISION MAKING BASED ON DIFFERENT TYPES OF DATA FUSION
By: Galar, Diego; Gustafson, Anna; Tormos, Bernardo; et al.
EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY 
Issue: 2   Pages: 135-144   Published:2012

Times Cited: 28
6. PREDICTING THE TOOL LIFE IN THE DRY MACHINING OF DUPLEX STAINLESS STEEL
By: Krolczyk, Grzegorz; Gajek, Maksymilian; Legutko, Stanislaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 15 Issue: 1 Pages: 62-65 Published: 2013

Times Cited: 28
7. SELECTED ASPECTS OF PHYSICAL STRUCTURES VULNERABILITY - STATE-OF-THE-ART
By: Valis, David; Vintr, Zdenek; Malach, Jindrich

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 3 Pages: 189-194 Published: 2012

Times Cited: 26
8. RELIABILITY BASED OPTIMAL PREVENTIVE MAINTENANCE POLICY OF SERIES-PARALLEL SYSTEMS
By: Peng Wei; Huang Hong-Zhong; Zhang Xiaoling; et al.

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 2 Pages: 4-7 Published: 2009

Times Cited: 24
9. DIAGNOSTIC OF DIRECT CURRENT MACHINE BASED ON ANALYSIS OF ACOUSTIC SIGNALS WITH THE USE OF SYMLET WAVELET TRANSFORM AND MODIFIED CLASSIFIER BASED ON WORDS
By: Głowacz Adam

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 4   Pages: 554-558   Published: 2014

Times Cited: 23
10. MODELLING OF PASSIVE VIBRATION DAMPING USING PIEZOELECTRIC TRANSDUCERS - THE MATHEMATICAL MODEL
By: Buchacz, Andrzej; Placzek, Marek; Wrobel, Andrzej

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 2   Pages: 301-306   Published: 2014

Times Cited: 23

 

Visits since 2016.06.29:
darmowe liczniki



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.


Rear axle gear damage prediction using vibration signal preprocessing coupled with RBF neural networks

Prognozowanie uszkodzeń przekładni mostu napędowego z wykorzystaniem wstępnego przetwarzania sygnału drgań w połączeniu z sieciami neuronowymi typu RBF

 

Full text: 

Abstract: 

The rear axle gear is a key part of the automobile transmission system and accurate damage prediction is important for car safety. However, the precision of gear damage prediction is currently low because of the varying rotating speeds and the changing loads when a truck is in use. In order to reduce the fluctuation of vibrations and enhance the predicting accuracy of gear residual life, a new predictive method, which combines the Radial Basis Function (RBF) neural network with recursive preprocessing is proposed in this paper. The recursive preprocessing method reduces the effects of instantaneous load and speed fluctuations on the characteristic parameters extracted from vibration signals. The RBF neural network models the non-linear characteristics of the rear axle gear transmission. The RBF neural network is characterized by its self-adaptive behavior and its rapid convergence. The simulated and experimental results have shown that this new method can enhance traditional prediction methods and obtain high precision for the damage prediction of rear axle gears.

Streszczenie: 

Przekładnia mostu pędnego stanowi kluczową część samochodowego układu przeniesienia napędu, a trafne przewidywanie uszkodzeń jest istotne dla bezpiecznego użytkowania samochodu. Jednakże precyzja przewidywania uszkodzenia przekładni jest obecnie niska ze względu na zmienne prędkości obrotowe i zmieniające się obciążenia występujące podczas używania pojazdu. W celu zredukowania zmienności drgań i zwiększenia trafności przewidywania trwałości resztkowej przekładni, w artykule zaproponowano nową metodę predykcyjną, która łączy sieć neuronową o radialnych funkcjach bazowych (RBF) i rekurencyjne przetwarzanie wstępne. Metoda rekurencyjnego przetwarzania wstępnego zmniejsza wpływ zmienności chwilowego obciążenia i prędkości na charakterystyczne parametry uzyskane z sygnałów drganiowych. Sieć neuronowa typu RBF modeluje nieliniowe charakterystyki przenoszenia napędu przez przekładnię mostu pędnego. Sieć taka charakteryzuje się zachowaniem samoadaptacyjnym i szybką zbieżnością. Wyniki badań symulacyjnych i eksperymentalnych pokazują, że ta nowa metoda może pozwolić na udoskonalenie tradycyjnych metod predykcyjnych oraz osiąganie wysokiej precyzji w przewidywaniu uszkodzeń przekładni mostu pędnego.

Pages: 

57-64

Issue: