Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej
Status:
Autorzy: Gajewski Jakub, Jedliński Łukasz, Jonak Józef
Rok wydania: 2012
Język: polski
Źródło: XXV Konferencja Naukowa "Problemy Rozwoju Maszyn Roboczych", 22-25 stycznia 2012, Zakopane
Państwo wystąpienia: POLSKA
Efekt badań statutowych NIE
Abstrakty: polski | angielski
W artykule zaprezentowano wyniki badań klasyfikacyjnych stanu ostrzy narzędzi górniczych. Narzędzia pracują zespołowo na głowicy wielonarzędziowej. Sygnał mocy odszumiany jest za pomocą dyskretnej transformaty falkowej w celu uwypuklenia informacji. Następnie rozmyta sieć neuronowa na podstawie obliczonych cech sygnału klasyfikuje noże urabiające ze względu na ich stopień zużycia.
The article presents the results of the clasification research of mining cutting tools. Tools work as a team on the head. Power signal is denoise by using the discrete wavelet transform in order to emphasize information. Then the fuzzy logic neural network based on the calculated signal features classify tools by their degree of wear.