Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Rotating machinery fault diagnosis using a quadratic neural unit

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13440%2F22%3A43896296" target="_blank" >RIV/44555601:13440/22:43896296 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21220/22:00361188

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542660521000391" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542660521000391</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1504/IJGUC.2022.124403" target="_blank" >10.1504/IJGUC.2022.124403</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Rotating machinery fault diagnosis using a quadratic neural unit

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this work, a quadratic neural unit was implemented for rotating machinery fault diagnoses of an industrial machine, where the input data that were used were taken from a vibration test on an alternating current motor. The data that were obtained from the vibrometer were the frequency and the average of the vibration, which were previously trained and input into the neural unit. The output of this unit was a value that can be used to categorize the severity level of an engine, according to the severity table provided by the norm ISO 10816 for industrial machines.

  • Název v anglickém jazyce

    Rotating machinery fault diagnosis using a quadratic neural unit

  • Popis výsledku anglicky

    In this work, a quadratic neural unit was implemented for rotating machinery fault diagnoses of an industrial machine, where the input data that were used were taken from a vibration test on an alternating current motor. The data that were obtained from the vibrometer were the frequency and the average of the vibration, which were previously trained and input into the neural unit. The output of this unit was a value that can be used to categorize the severity level of an engine, according to the severity table provided by the norm ISO 10816 for industrial machines.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of Grid and Utility Computing

  • ISSN

    1741-847X

  • e-ISSN

    1741-8488

  • Svazek periodika

    13

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2/3

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    309-3019

  • Kód UT WoS článku

    000830705700020

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85135175517