16,00 zł

ebook Progonozowanie w wielosymptomowej diagnostyce maszyn Maciej Tabaszewski

Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej

Rok wydania: 2010

Prognozowanie w wielosymptomowej diagnostyce maszyn to cenna pozycja dla profesjonalistów zajmujących się eksploatacją urządzeń przemysłowych. Ta fascynująca lektura w formie ebooka dostępna jest w sklepie z książkami elektronicznymi i może być łatwo pobrana w wygodnym formacie PDF. Autor, Maciej Tabaszewski, publikuje swoją rozprawę nakładem Wydawnictwa Politechniki Poznańskiej w roku 2010, oferując czytelnikom głęboką analizę zagadnień diagnostyki technicznej maszyn.

Ebook "Prognozowanie w wielosymptomowej diagnostyce maszyn" jest nie tylko skarbnicą wiedzy, ale również praktycznym narzędziem dla inżynierów i specjalistów eksploatacyjnych. Zawiera on szereg metod prognozowania stanu technicznego obiektów oraz czasu resztkowego do wystąpienia awarii, które są kluczowe dla racjonalnego podejmowania decyzji eksploatacyjnych.

W swojej pracy Tabaszewski przedstawia różnorodne podejścia, takie jak sieci GRNN, sieci Elmana, rozmyte sieci neuronowe czy teoria szarych systemów. Autor opisuje ich zalety i wady, co pozwala na dokładną ocenę przydatności tych metod w praktyce przemysłowej. Dodatkowo, ebook porusza tematykę przeciwdziałania dezaktualizacji modelu prognostycznego, co jest istotne dla automatycznych systemów diagnostycznych działających bez udziału człowieka.

Dla miłośników literatury fachowej i technicznej, ebook "Prognozowanie w wielosymptomowej diagnostyce maszyn" stanowi doskonały wybór spośród najlepszych publikacji cyfrowych dostępnych na rynku. Kupując tę książkę elektroniczną, inwestujesz w swoją wiedzę i umiejętności, które mogą przyczynić się do poprawy efektywności oraz bezpieczeństwa urządzeń przemysłowych. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, inżynierem, czy po prostu interesujesz się tematyką diagnostyki technicznej, ten ebook z pewnością spełni Twoje oczekiwania.

Pobierz swój egzemplarz ebooka "Prognozowanie w wielosymptomowej diagnostyce maszyn" już dziś i zanurz się w fascynującym świecie prognozowania stanu technicznego urządzeń. Dostępny jest on w sklepie z ebookami, gdzie znajdziesz również wiele innych ciekawych pozycji literatury pięknej i fachowej. Czytaj wygodnie na dowolnym urządzeniu obsługującym format PDF – ciesz się możliwościami, jakie daje publikacja cyfrowa.

Nie przegap okazji, aby poszerzyć swoją wiedzę i wykorzystać najnowsze osiągnięcia naukowe w dziedzinie diagnostyki technicznej maszyn. "Prognozowanie w wielosymptomowej diagnostyce maszyn" to nie tylko bestseller ebooków, ale przede wszystkim praktyczny przewodnik dla każdego, kto chce być na bieżąco z aktualnymi trendami i metodami prognozowania. Zapraszamy do zakupu!

Spis treści ebooka Progonozowanie w wielosymptomowej diagnostyce maszyn

STRESZCZENIE 5
WYKAZ WAŻNIEJSZYCH OZNACZEŃ I SKRÓTÓW 7

1. WPROWADZENIE 9

1.1. Rola diagnostyki technicznej w eksploatacji maszyn 9
1.2. Podstawowe pojęcia i założenia przyjęte w pracy 10
1.2.1. Pojęcie prognozy 10
1.2.2. Horyzont prognozy 13
1.3. Struktura rozprawy 14

2. CEL I ZAKRES PRACY 17

3. OBSZARY PROGNOZY W DIAGNOSTYCE 21

3.1. Wstęp 21
3.2. Prognoza w diagnostyce eksploatacyjnej 22
3.3. Klasyfikator jako narzędzie prognozy stanu obiektu 30
3.4. Podsumowanie 37

4. PROGNOZOWANIE WARTOŚCI SYMPTOMÓW 39

4.1. Wstęp 39
4.2. Przegląd metod prognozowania wartości symptomów 39
4.3. Podsumowanie 51

5. OCENA JAKOŚCI PROGNOZY 53

5.1. Ocena jakości prognozy wartości symptomów 53
5.2. Ocena jakości klasyfikatora prognozy stanu obiektu 57
5.3. Podsumowanie 61

6. WYBRANE ELEMENTY METODOLOGII PROGNOZOWANIA W DIAGNOSTYCE 63

6.1. Wprowadzenie 63
6.2. Uzyskiwanie danych diagnostycznych 65
6.3. Zmiana wymiaru macierzy obserwacji i tworzenie miar zastępczych 70
6.4. Wygładzanie krzywej życia obiektu technicznego 74
6.5. Prognoza wartości symptomu – proponowane modele prognostyczne 77
6.5.1. Uwagi ogólne 77
6.5.2. Rozmyta sieć neuronowa TSK 79
6.5.3. Sieć neuronowa Elmana 81
6.5.4. Sieć neuronowa z mieszaną warstwą ukrytą 83
6.5.5. Zastosowanie sieci typu radialnego 86
6.5.6. Zastosowanie teorii szarych systemów do prognozy symptomu 86
6.5.7. Nieliniowe modele trendu 89
6.5.8. Podsumowanie 92
6.6. Przeciwdziałanie dezaktualizacji modelu prognostycznego 93
6.6.1. Wprowadzenie 93
6.6.2. Identyfikacja trendu jako metoda przeciwdziałania dezaktualizacji modelu symptomu 97
6.6.3. Wykorzystanie informacji o szerokości przedziału prognozy do optymalizacji modelu symptomowego 100
6.6.4. Śledzenie błędu ex post w celu optymalizacji modelu symptomowego 102
6.7. Przykłady zastosowania proponowanych metod w prognozie wartości symptomu 104
6.7.1. Opis obiektu 104
6.7.2. Prognozy wartości symptomu 105
6.7.3. Przeciwdziałanie dezaktualizacji modelu prognostycznego 117
6.8. Wielosymptomowa prognoza czasu resztkowego do wystąpienia awarii 124
6.8.1. Metody prognozowania czasu resztkowego 124
6.8.2. Przykład wykorzystania metod 131
6.8.3. Podsumowanie 134
6.9. Wielosymptomowa prognoza stanu obiektu 135
6.9.1. Opis metody 135
6.9.2. Przykład wykorzystania metody 139
6.9.3. Podsumowanie 140

7. PODSUMOWANIE I WNIOSKI KOŃCOWE 141

LITERATURA 145
Summary 155