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”

Vývoj Wavelaet neuronové sítě pro bezdemontážní diagnostiku spalovacích motoru

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F07%3A02133315" target="_blank" >RIV/68407700:21220/07:02133315 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Vývoj Wavelaet neuronové sítě pro bezdemontážní diagnostiku spalovacích motoru

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Cílem této studie je prověřit efektivitu algoritmu pro detekci a klasifikaci poruch naftového motoru za použití wavelet-neuronové sítě(WNS). V příspěvku je nejdříve uvedena struktura takovéto neuronové sítě. Dále je popsána metodika optimalizace neuronové sítě a jejího učení. Závěrem je provedeno srovnání výsledků při použití klasické BP neuronové sítě a wavelet neuronové sítě. Efektivita WNS je demonstrována při detekci a klasifikaci poruch ze signálů indukčních snímačů umístěných na testovaném spalovacím motoru.

  • Název v anglickém jazyce

    Development of Wavelet-Neural Network for Non-Dismantling Diagnosis of IC Engine

  • Popis výsledku anglicky

    The aim of this study is to examine efficiency of the algorithm for fault detection and classification on diesel engine, using wavelet neural network. In this paper the architecture of the neural network for fault detection is first introduced. Then an optimization method of neural network and training algorithm is described. Finally, feedforward backpropagation neural network and wavelet neural network are compared for fault detection. The effectiveness of the WNN is demonstrated through the classification of the fault signals obtained from sensors placed on the tested motor.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JB - Senzory, čidla, měření a regulace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1M0568" target="_blank" >1M0568: Výzkumné centrum spalovacích motorů a automobilů Josefa Božka II</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2007

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Nové metody a postupy v oblasti přístrojové techniky, automatického řízení a informatiky

  • ISBN

    978-80-01-03747-8

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    146-151

  • Název nakladatele

    ČVUT FS, Ústav přístrojové a řídící techniky

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Zámek Nové Hrady

  • Datum konání akce

    1. 6. 2007

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku