The method of express-diagnostics of the roughness of the surface layer of machine parts on basis of a probabilistic model with hidden states



Cite item

Full Text

Abstract

The article suggests a method of express-diagnostics of the roughness of the surface layer of machine parts and shows its efficiency. The authors developed a graphical probabilistic model, providing high quality of diagnosis with small number of statistical data. Express diagnostics performs determination of the quality of surface layer on basis of profilogram classification. The diagnostic process is running as the comparison of profilograms with prepared models of different classes of roughness using statistical sampling. Program realization of the model is developed, specialists were trained and experimentally investigated the accuracy of the diagnostics.

About the authors

I. N Palamar

A. Solovyev RSATU, 2 JSC «Design Bureau «LUTCH», Rybinsk

Email: irina.palamar@mail.ru
Ph.D.

S. S Julin

A. Solovyev RSATU, 2 JSC «Design Bureau «LUTCH», Rybinsk

Email: julin.serg@gmail.com

References

  1. Andreao, R.V. ECG signal analysis through hidden Markov models / R.V. Andreao, В. Dorizzi, J. Boudy // Biomedical Engineering, IEEE Transactions. - 2006. - Vol. 53, Iss. 8. - P. 1541 - 1549.
  2. Bishop, C. Pattern Recognition and Machine Learning. / C. Bishop. - New York : Springer, 2006. - 738 p.
  3. Liang, P. An asymptotic analysis of generative, discriminative, and pseudo-likelihood estimators/ P. Liang, M. I. Jordan // In Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning (ICML). - 2008.
  4. Rohlicek, J. R. Continuous hidden markov model for speaker independent word spotting/ J. R. Rohlicek, W. Russell, S. Roukod, H. Gish // International Conference on Audio, Speech and Signal Processing. - 1989. - Vol. 1 - р. 627 - 630.
  5. Xue, J.-H. Comment on "discriminative vs. generative classifiers: a comparison of logistic regression and naive Bayes" / J.-H. Xue, D.M. Titterington // Neural Processing Letters. - 2008. - Vol. 28, Iss. 3. - P. 169 - 187.
  6. Yun-Hsuan Sung, Boulis C., Manning C., Jurafsky D. Regularization, adaption, and non-independent features improve hidden conditional random fields for phone classification. // Automatic Speech Recognition & Understanding. Kyoto. 2007. P. 347 - 352.
  7. Исследование эксплуатационной повреждаемости лопаток компрессора ГТД и разработка технологии их ремонта на основе упрочняющих методов обработки: автореф. дис. канд. техн. наук / Румянцева Н.В.: - Рыбинск, 2009.
  8. Поверхностный слой и эксплуатационные свойства деталей машин/ А. М. Сулима, Ю. Д. Шулов: М.: Машиностроение, 1988. - 240 с.
  9. Приборы неразрушающего контроля Techno-NTD. Измерители шероховатости, профилометры [Электронный ресурс]/ Режим доступа: http://t-ndt.ru/index.php?id=65.
  10. Проведение экспериментальных исследований образцов, выполненных из материала ЭП 612, на машине трения T-11/ В. Ф. Безъязычный, M. Щерек, А. Н. Сутягин: Вестник РГАТУ имени П.А. Соловьева. Рыбинск, 2013. - № 1 - с. 84 - 90.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2014 Palamar I.N., Julin S.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».