search query: @author Hämäläinen, Ismo / total: 1
reference: 1 / 1
« previous | next »
Author:Hämäläinen, Ismo
Title:Itseorganisoituvan kartan soveltaminen koneiden kunnonvalvontaan ja vikojen luokitteluun
Application of Self-Organising Map to the machine condition monitoring and fault classification
Publication type:Master's thesis
Publication year:2005
Pages:53      Language:   fin
Department/School:Konetekniikan osasto
Main subject:Systeemitekniikka   (AS-74)
Supervisor:Koivo, Heikki
Instructor:Juutilainen, Timo
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto     | Archive
Abstract (fin):Teollisuuden kunnonvalvonnassa on siirrytty korjaavasta kunnossapidosta ennakoivaan kunnonvalvontaan.
Tällä pyritään vähentämään odottamattomien seisokkien määrää ja tehostamaan tuotantoa.
Samalla ihmisille ja ympäristölle aiheutuvat vaaratilanteet vähenevät.
Automaattiset, älykkäät kunnonvalvontajärjestelmät ovat vähitellen tulossa osaksi teollisuuden ennakoivaa kunnonvalvontaa.
Ennakoivassa kunnonvalvonnassa voidaan käyttää hyväksi analyyttisiä malleja sekä tietämys- ja tietopohjaisia malleja.
Neuroverkkojen soveltuvuutta kunnonvalvontaan on tutkittu varsin laajasti.

Prof.
Kohonen kehitti itseorganisoituvan kartan (SOM) 1980-luvun alussa Informaatio-tekniikan laboratoriossa.
Itseorganisoituvaa karttaa on sovellettu mm. hahmontunnistukseen, epälineaaristen prosessien mallintamiseen, luokitteluun sekä viime vuosina myös taloustieteisiin.
Itseorganisoituva kartta on algoritmina varsin yksinkertainen ja tehokas.
Lisaksi se on erittäin havainnollinen.
Sille pitää vain valita järjestelmää kuvaavat syötteet.
Se voidaan opettaa sopivasta syöteaineistosta tunnistamaan hyvin erilaisia vikoja, kuten esim. sähkömoottorin laakeri- ja roottoriviat.

Työssä tutkittiin itseorganisoituvan kartan soveltumista induktiomoottorissa esiintyvien vikojen tunnistamiseen.
Tyypillisimmät induktiotiomoottorissa esiintyvät viat ovat staattorin vauriot, roottorisauvojen vauriot sekä laakeriviat.
Neuroverkon syötteinä käytetään mm. värähtelymittauksista laskettavaa taajuusspektriä sekä kiihtyvyyden korkeampiasteisia derivaattoja.
Havaitaan, että sopivalla signaalinkäsittelyllä ja neuroverkolla voidaan toteuttaa hyvin erilaiset viat tunnistava automaattinen ja älykäs kunnonvalvontajärjestelmä.
ED:2005-07-04
INSSI record number: 28981
+ add basket
« previous | next »
INSSI