Publication detail

Failure prediction of diesel engine based on occurrence of selected wear particles in oil

VALIŠ, D. ŽÁK, L. POKORA, O.

Czech title

Předpověď selhání vznětového motoru na základě výskytu vybraných částic opotřebení v oleji

English title

Failure prediction of diesel engine based on occurrence of selected wear particles in oil

Type

journal article in Web of Science

Language

en

Original abstract

This paper introduces analytical and prognostic methods used for assessing system material wear to predict a failure occurrence. The principles presented in the article are based on indirect but real diagnostic oil data. We concentrate on wear metal particles such as iron (Fe) and lead (Pb) as potential failure indicators.

Czech abstract

Tento dokument představuje souhrn analytických a prognostických metod, používaných pro posuzování opotřebení systému a předpovědí výskytu selhání. Principy uvedené v článku jsou založeny na nepřímých ale reálných diagnostických dat z motorovéh oleje. Zaměřujeme se na opotřebení kovových částic, jako je železo (Fe) a olova (Pb) jako na potenciální indikátory selhání.

English abstract

This paper introduces analytical and prognostic methods used for assessing system material wear to predict a failure occurrence. The principles presented in the article are based on indirect but real diagnostic oil data. We concentrate on wear metal particles such as iron (Fe) and lead (Pb) as potential failure indicators.

Keywords in Czech

Předpověď selhání systému; odhad životnosti; difuzní procesy

Keywords in English

System failure prediction; Material wear; System and material deterioration; System residual technical life estimation; Diffusion processes

RIV year

2014

Released

30.09.2014

ISSN

1350-6307

Volume

56

Number

10/2015

Pages from–to

501–511

Pages count

11

BIBTEX


@article{BUT116759,
  author="David {Vališ} and Libor {Žák} and Ondřej {Pokora},
  title="Failure prediction of diesel engine based on occurrence of selected wear particles in oil",
  year="2014",
  volume="56",
  number="10/2015",
  month="September",
  pages="501--511",
  issn="1350-6307"
}