Detail publikace

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

VALIŠ, D. ŽÁK, L. POKORA, O.

Český název

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

Anglický název

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

Typ

článek v časopise ve Web of Science, Jimp

Jazyk

en

Originální abstrakt

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.

Český abstrakt

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.

Anglický abstrakt

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.

Klíčová slova česky

Předpověď selhání systému; odhad životnosti; difuzní procesy

Klíčová slova anglicky

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

Rok RIV

2014

Vydáno

30.09.2014

ISSN

1350-6307

Ročník

56

Číslo

10/2015

Strany od–do

501–511

Počet stran

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"
}