Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.khntusg.com.ua/handle/123456789/144
Title: Модель розпізнавання образів параметрів технічного стану машин для лісотехнічних робіт
Other Titles: Model pattern recognition options of parametrec of technical condition for forestry machinery
Authors: Надточій, О. В.
Тітова, Л. Л.
Роговський, І. Л.
Keywords: образ
розпізнавання
спектр
амплітуда
баланс енергії
правдоподібність
прецедент
image
recognition range
amplitude
energy balance
credibility
precedent
Issue Date: 2016
Publisher: ХНТУСГ
Citation: Надточій О. В., Тітова Л. Л., Роговський І. Л. Модель розпізнавання образів параметрів технічного стану машин для лісотехнічних робіт. Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів. 2016. № 4. С. 8-15.
Series/Report no.: Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів, № 4
Abstract: Розглянуто модель розпізнавання образу справного і несправного станів циліндропоршневої групи (далі – ЦПГ) при віброакустичному діагностуванні машин для лісотехнічних робіт. Для моделі використані дані відносної амплітуди та фази виникнення удару в ЦПГ двигунів машин для лісотехнічних робіт. Моделювання проводилось в пакеті Mathcad 15
Pattern recognition methods are the most mathematical section of the theory of artificial intelligence, which solved the problem associated with the classification of objects arbitrary nature. Pattern recognition is one of those problems that are constantly in everyday life solves natural intelligence. The efforts of scientists is already over half a century, aimed at the development of methods and algorithms for automatically solving this problem. With respect to matters vibroacoustic diagnostics units and mechanisms for forestry machinery even received quite reliable data, the main issue is the question of classification. To include this data, which class (image). Determination of deterioration connection "piston – liner" when vibroacoustic diagnostics engine machines for forestry machinery is mitigated by a number of indirect (side) parameters: amplitude, power spectrum, phase, etc. Getting a clear diagnosis (classification) is a fairly urgent task, especially from the perspective of automation decision. System status describes the set of parameters for technical condition of vehicles Forestry works that define it. Recognition of the system is possible by classifying it as one of the all classes (diagnoses). The number of diagnoses (classes, typical conditions, standards) depends on the particular tasks and objectives of the study. Most simply adapted methods for multidimensional system of minimum risk and the greatest likelihood method. In cases where the method of statistical solutions need to define the boundary decision, estimated side task much more difficult. Therefore, to consider simplifying the process of recognition of the presence of one diagnostic parameter – phase occurrence vibration shot link.
URI: http://dspace.khntusg.com.ua/handle/123456789/144
ISSN: 2311-441Х
Appears in Collections:№ 4

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
3.pdf583 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.