ISSN 1507-2711
JOURNAL DOI: dx.doi.org/10.17531/ein

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

 


Wydawca:
Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne (Warszawa)

Patronat Naukowy:
Polska Akademia Nauk Oddział w Lublinie

Członek:
Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych


UWAGA:

Poprawne cytowanie publikacji ukazujących się w naszym Kwartalniku ze względu na wymogi baz bibliograficznych powinno zawierać pełną dwujęzyczną nazwę bez polskich znaków diakrytycznych, tj.: Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability


 

Zgłoszenie On-LINE

 






Lista czasopism punktowanych MNiSzW 2019:

100 punktów w dyscyplinach:
- architektura i urbanistyka
- automatyka, elektronika i elektrotechnika
- inżynieria biomedyczna
- inżynieria lądowa i transport
- inżynieria materiałowa
- inżynieria mechaniczna
- inżynieria środowiska, górnictwo
i energetyka
- nauki o zarządzaniu i jakości


MOST CITED

Update: 2019-11-17

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

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 1   Pages: 33-41   Published: 2012

Times Cited: 51
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: 48
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
Volume 14, Issue: 3 Pages: 208-214 Published: 2012

Times Cited: 43
4. 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: 33
5. 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: 32
6. 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 
Volume 14, Issue: 2   Pages: 135-144   Published:2012

Times Cited: 32
7. APPLICATION OF NEURAL RECONSTRUCTION OF TOMOGRAPHIC IMAGES IN THE PROBLEM OF RELIABILITY OF FLOOD PROTECTION FACILITIES
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 20 Issue: 3 Pages: 425-434 Published: 2018

Times Cited: 30
8. RECOGNITION OF ARMATURE CURRENT OF DC GENERATOR DEPENDING ON ROTOR SPEED USING FFT, MSAF-1 AND LDA
By: Glowacz, Adam; Glowacz, Witold; Glowacz, Zygfryd

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 17 Issue: 1 Pages: 64-69 Published: 2015

Times Cited: 28
9. TESTS OF EXTENDABILITY AND STRENGTH OF ADHESIVE-SEALED JOINTS IN THE CONTEXT OF DEVELOPING A COMPUTER SYSTEM FOR MONITORING THE CONDITION OF BELT JOINTS DURING CONVEYOR OPERATION
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 3 Pages: 34-39 Published: 2010

Times Cited: 28
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: 27

 



Zadanie „Wdrożenie procedur zabezpieczających oryginalność publikacji naukowych w kwartalniku „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” finansowane w ramach umowy 532/P-DUN/2018 ze środków Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę.


Identyfikacja uszkodzeń skrzyni biegów za pomocą analizy sygnału drgań oraz metod sztucznej inteligencji

Gearbox faults identification using vibration signal analysis and artificial intelligence methods

 

Tekst artykułu: 

Streszczenie: 

Artykuł omawia zastosowanie sztucznych sieci neuronowych opartych na cechach oraz analizy drgań do celów automatycznej identyfikacji uszkodzeń skrzyni biegów. Prace eksperymentalne przeprowadzono na specjalnie zaprojektowanym stanowisku badawczym, a uzyskane wyniki zweryfikowano na przykładzie przekładni przenośnika taśmowego koparki wielonaczyniowej SRs 1300 wykorzystywanej w kopalni odkrywkowej. Cechy drgań w dziedzinie czasu i częstotliwości są wykorzystywane jako wejścia klasyfikatorów uszkodzeń. Kompletny zbiór proponowanych cech drgań wykorzystano jako wejścia samoorganizujących się map cech, a na podstawie wyników opracowano zredukowany zbiór cech drgań, które wykorzystano jako wejścia do nadzorowanych sztucznych sieci neuronowych. Zbadano dwa typowe uszkodzenia przekładni : zużycie przekładni oraz brakujące zęby przekładni. Uzyskane wyniki wskazują, że proponowany zbiór cech drgań umożliwia niezawodną identyfikację rozwijających się uszkodzeń w układach przenoszenia napędu z kołami zębatymi.

Abstract: 

The paper addresses the implementation of feature based artificial neural networks and vibration analysis for the purpose of automated gearbox faults identification. Experimental work has been conducted on a specially designed test rig and the obtained results are validated on a belt conveyor gearbox from a mine strip bucket wheel excavator SRs 1300. Frequency and time domain vibration features are used as inputs to fault classifiers. A complete set of proposed vibration features are used as inputs for selforganized feature maps and based on the results a reduced set of vibration features are used as inputs for supervised artificial neural networks. Two typical gear failures were tested: worn gears and missing teeth. The achieved results show that proposed set of vibration features enables reliable identification of developing faults in power transmission systems with toothed gears.

Strony: 

61-65