Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorEttler, Pavel
dc.contributor.authorPuchr, Ivan
dc.date.accessioned2023-01-02T11:00:10Z-
dc.date.available2023-01-02T11:00:10Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationETTLER, P. PUCHR, I. Specific Data Sampling and Filtering Helps to Detect and Isolate Periodic Disturbances. In Proceedings of the 30th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED 2022). Vouliagmeni, Greece: IEEE, 2022. s. 755-760. ISBN: 978-1-66540-673-4 , ISSN: neuvedenocs
dc.identifier.isbn978-1-66540-673-4
dc.identifier.issnneuvedeno
dc.identifier.uri2-s2.0-85136250945
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/50801
dc.format6 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherIEEEen
dc.relation.ispartofseriesProceedings of the 30th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED 2022)en
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.cs
dc.rights© IEEEen
dc.titleSpecific Data Sampling and Filtering Helps to Detect and Isolate Periodic Disturbancesen
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeConferenceObjecten
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThe Fast Fourier Transform is the unique tool enabling to engage the frequency domain analysis in detection and isolation of periodic disturbances in industrial processes containing rotating elements. Nevertheless, there exist particular problems where the time-domain examination of oscillations can provide equally or more accurate results with less effort. Specific data sampling, filtering and process modelling are introduced in the paper with the aim to classify sources of oscillations in the process of cold rolling. Although the FFT may not be part of the method itself, its use allows to illustrate the presented research.en
dc.subject.translateddigital filteringen
dc.subject.translatedFault detection and isolationen
dc.subject.translatedFFTen
dc.subject.translatedmodellingen
dc.subject.translatedpredictive maintenanceen
dc.subject.translatedrolling millsen
dc.identifier.doi10.1109/MED54222.2022.9837226
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.obd43936813
dc.project.IDEF17_048/0007267/InteCom: VaV inteligentních komponent pokročilých technologií pro plzeňskou metropolitní oblastcs
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
article_MED2022_EtPu.pdf1,28 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít  Vyžádat kopii


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/50801

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD