Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/74426
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | ชัยศิริ ปัณฑิตานนท์ | - |
| dc.contributor.advisor | อรัญ นำผล | - |
| dc.contributor.author | เหรียญพงษ์ จูฬาวิเศษกุล | - |
| dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย | - |
| dc.date.accessioned | 2021-07-12T09:19:40Z | - |
| dc.date.available | 2021-07-12T09:19:40Z | - |
| dc.date.issued | 2537 | - |
| dc.identifier.issn | 9745837652 | - |
| dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/74426 | - |
| dc.description | วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2537 | en_US |
| dc.description.abstract | การวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อวินิจฉัยอาการผิดปกติของเครื่องจักร โดยวัดค่าความสั่นสะเทือนของโมเดลศึกษาและใช้นิวรัล เน็ทเวิร์คเป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ สำหรับรูปแบบของนิวรัล เน็ทเวิร์คที่ใช้ในการวิจัยนี้คือ การเรียนรู้แบบย้อนกลับ สัญญาณความสั่นสะเทือนต่าง ๆ ได้มาจากการปรับแต่งค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ ของโมเดลศึกษา โดยสัญญาณเหล่านี้ จะถูกเก็บบันทึกในรูปของสัญญาณเชิงเวลา และทำการวิเคราะห์โดยเข้าสู่กระบวนการสอนและทำการทดสอบ โดยพิจารณาจากเปอร์เซ็นต์ความถูกต้อง ผลการวิจัยสรุปได้ว่า นิวรัล เน็ทเวิร์คสามารถรู้จำและบงชี้ทั้ง 9 อาการของโมเดลศึกษา โดยให้เปอร์เซ็นต์ความถูกต้องในระดับที่ยอมรับได้ | - |
| dc.description.abstractalternative | This study has the objective of diagnosis the machine fault. By measuring the vibration signals of the studied model, a neural network based model is used as a tool to analyse these signals. The neural network paradigm used in this study is backpropagation. These time-domain vibration signals were obtained by adjusting some parameters of the studied model and later analysed using a proposed neural network. It was found out that the proposed neural network can recall and identify all nine faults of the studied model with percent correct in the acceptable level. | - |
| dc.language.iso | th | en_US |
| dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
| dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
| dc.subject | นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์) | en_US |
| dc.subject | การสั่นสะเทือน | en_US |
| dc.title | การวิเคราะห์ความสั่นสะเทือนโดยใช้นิวรัล เน็ทวิร์ค | en_US |
| dc.title.alternative | Vibration analysis by neural network | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.degree.name | วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต | en_US |
| dc.degree.level | ปริญญาโท | en_US |
| dc.degree.discipline | วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ | en_US |
| dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
| dc.email.advisor | chaisiri@cp.eng.chula.ac.th, Chaisiri.P@Chula.ac.th | - |
| dc.email.advisor | ไม่มีข้อมูล | - |
| Appears in Collections: | Grad - Theses | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Reanpong_ju_front_p.pdf | หน้าปก บทคัดย่อ และสารบัญ | 966.25 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Reanpong_ju_ch1_p.pdf | บทที่ 1 | 742.53 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Reanpong_ju_ch2_p.pdf | บทที่ 2 | 929.95 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Reanpong_ju_ch3_p.pdf | บทที่ 3 | 986.87 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Reanpong_ju_ch4_p.pdf | บทที่ 4 | 1.41 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Reanpong_ju_ch5_p.pdf | บทที่ 5 | 1.12 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Reanpong_ju_ch6_p.pdf | บทที่ 6 | 1.2 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Reanpong_ju_ch7_p.pdf | บทที่ 7 | 675.65 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Reanpong_ju_back_p.pdf | บรรณานุกรม และภาคผนวก | 816.65 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.