search query: @keyword FFT / total: 13
reference: 5 / 13
« previous | next »
Author:Jokela, Matti Kalevi
Title:Kunnonvalvonta ja vianilmaisualgoritmit
Condition Monitoring and Algorithms for Fault Detection
Publication type:Master's thesis
Publication year:2006
Pages:56      Language:   fin
Department/School:Tietotekniikan osasto
Main subject:Informaatiotekniikka   (T-115)
Supervisor:Simula, Olli
Instructor:Suuronen, Matti
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  7419   | Archive
Keywords:condition monitoring
learning methods
neural network
SOM
MLP
FFT
wavelets
ICA
kunnonvalvonta
oppivat menetelmät
neuroverkko
aallokemuunnos
Abstract (fin): Teollisuuden tuotantokoneisto tarvitsee säännöllistä huoltoa.
Hyvin huollettu laitteisto pitää tuotteiden laadun hyvänä ja tarjoaa työntekijöille turvallisen työympäristön.
Liian harva huoltoväli saattaa johtaa yllättäviin konerikkoihin, jotka voivat aiheuttaa kalliita huoltoja ja pitkiä tuotantokatkoksia.
Kunnonvalvonnalla voidaan seurata laitteiston kuntoa ja ennakoida sen rikkoutumista.
Ennakointi mahdollistaa laitteiston huollon optimoinnin, joka auttaa nostamaan teollisuusyrityksen kilpailukykyä.

Tässä työssä tutkitaan erilaisia kunnonvalvonta-algoritmeja.
Erityisinä mielenkiinnon kohteina ovat itsejärjestyvä kartta (SOM) ja monikerros-perseptroniverkko (MLP), jotka ovat oppivia menetelmiä.
Muita käytettyjä algoritmeja ovat FFT, aallokemuunnos ja riippumattomien komponenttien analyysi (ICA).

Algoritmien toimintaa kokeillaan käytännön olosuhteissa muutamilla eri laitteistoilla, joihin kuuluvat moottori ja kaksi erilaista vaihteistoa.
Laitteista mitattuja signaaleja analysoidaan FFT:llä ja aallokemuunnoksella, ja signaaleista yritetään eritellä riippumattomat komponentit.
Oppiville algoritmeille opetetaan laitteiden ominaistaajuudet ja kokeillaan miten hyvin ne oppivat tunnistamaan laitteiden toimintatilan niiden perusteella.

Oppivat menetelmät osasivat tunnistaa hyvin ne toimintatilat, jotka niille opetettiin.
Aitoa vikojen tunnistamista ei voitu kokeilla, sillä testattavat laitteet olivat täysin toimivia koko mittausjakson ajan.
Myös signaalin riippumattomien komponenttien erittely toimi melko hyvin vaikkei se ihan täyttänytkään ennakko-odotuksia.
ED:2006-07-07
INSSI record number: 32144
+ add basket
« previous | next »
INSSI