Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Automation of Wear Debris Analysis for Machine Health Diagnostics.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Muhammad Khan
ISBN: 9786134951678
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 236
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 43980 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 183501
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The technique that deals with the lost surface material or debris of the component for its condition assessment is known as Wear Debris Analysis (WDA). As wear debris is formed from the surface interactions of components, its basic features contain valuable information of surface failure events that can aid in the determination of component health. To utilise the full potential of WDA for reliable health diagnosis, it is essential to analyse all the basic features of debris simultaneously. Since the Mid 70’s, researchers have used WDA for machine health diagnosis. However, due to lack of automation, it still requires research to demonstrate its effectiveness to prevent machine sudden failures by using its full potential. In this book, the deficiencies of the current automation efforts are discussed. Ideas and methodologies are developed and used that eventually overcome these deficiencies. A novel system of automation is also proposed and discussed. The experimentation on this novel system helps to determine the effectiveness of wear debris analysis in near real-time machine health diagnostics.
Ключевые слова: Mechanical Wear, Machine components, Health diagnostics, Near real time analysis