Wykaz publikacji wybranego autora

Tomasz Barszcz, prof. dr hab. inż.

profesor zwyczajny

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
WIMiR-krm, Katedra Robotyki i Mechatroniki


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-1656-4930 orcid iD

ResearcherID: HHS-2538-2022

Scopus: 25521161400

PBN: 5e709208878c28a04738eece

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Application of angular-temporal spectrum to exploratory analysis of generalized angular-temporal deterministic signals / Jacek URBANEK, Tomasz BARSZCZ, Adam JABŁOŃSKI // Applied Acoustics ; ISSN 0003-682X. — 2016 vol. 109, s. 27–36. — Bibliogr. s. 35–36, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2016-03-12. — tekst: https://goo.gl/vab3K5

  • keywords: rolling element bearings, varying operational conditions, generalized angular temporal determinism, angular temporal spectrum

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.apacoust.2016.03.004

2
3
  • Automatic and full-band demodulation for fault detection – validation on a wind turbine test rig / Marcin Firla, Zhong-Yang Li, Nadine Martin, Tomasz BARSZCZ // W: Advances in Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations : proceedings of the fourth international conference on Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations CMMNO'2014, Lyon, France, December 15–17 / eds. Fakher Chaari, [et al.]. — Switzerland : Springer International Publishing, cop. 2016. — (Applied Condition Monitoring ; ISSN 2363-698X ; vol. 4). — ISBN: 978-3-319-20462-8 ; e-ISBN: 978-3-319-20463-5. — S. 127–138. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2017-07-17

  • keywords: angular resampling, condition monitoring, signal processing, wind turbine, demodulation, kinematic, characteristic fault frequencies, amplitude and frequency modulations

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-319-20463-5_10

4
  • Embedded integrated health indicators for low power embedded systems / Tomasz BARSZCZ // W: Joint conference: MFPT 2016 and ISA's [Dokument elektroniczny] : 62\textsuperscript{nd} international Instrumentation symposium : advances in technology to support end user mission : May 24–26, 2016, Dayton, USA : paper abstracts. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [USA : s. n.], [2016]. — S. 78. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.mfpt.org/MFPT2016/MFPT%202016%20-%20Paper%20Abstracts.pdf [2016-07-18]

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

5
  • Ensemble ANN classifier for structural health monitoring / Ziemowit DWORAKOWSKI, Tadeusz STEPINSKI, Krzysztof DRAGAN, Adam JABŁOŃSKI, Tomasz BARSZCZ // W: Artificial intelligence and soft computing : 15th international conference, ICAISC 2016 : Zakopane, Poland, June 12–16, 2016 : proceedings, Pt. 1 / eds. Leszek Rutkowski, [et al.]. — Switzerland : Springer International Publishing, cop. 2016. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 9692. Lecture Notes in Artificial Intelligence). — ISBN: 978-3-319-39377-3 ; e-ISBN: 978-3-319-39378-0. — S. 81–90. — Bibliogr. s. 89–90, Abstr.. — Toż na Dysku Flash. — K. Dragan – dod. afiliacja: Air Force Institute of Technology, Warsaw

  • keywords: SHM, ANN, ensemble

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-319-39378-0_8

6
  • Fault detection in rolling element bearings using wavelet-based variance analysis and novelty detection / Aleksandra ZIAJA, Ifigeneia Antoniadou, Tomasz BARSZCZ, Wiesław J. STASZEWSKI, Keith Worden // Journal of Vibration and Control ; ISSN 1077-5463. — 2016 vol. 22 iss. 2, s. 396–411. — Bibliogr. s. 410–411, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2014-05-20

  • keywords: fault detection, fractal theory, rolling element bearing, self similarity, novelty detection, wavelet-based variance

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1177/1077546314532859

7
8
  • Vertical axis wind turbine states classification by an ART-2 neural network with a stereographic projection as a signal normalization / Tomasz BARSZCZ, Andrzej BIELECKI, Marzena BIELECKA, Mateusz WÓJCIK, Mirosław Włuka // W: Advances in Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations : proceedings of the fourth international conference on Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations CMMNO'2014, Lyon, France, December 15–17 / eds. Fakher Chaari, [et al.]. — Switzerland : Springer International Publishing, cop. 2016. — (Applied Condition Monitoring ; ISSN 2363-698X ; vol. 4). — ISBN: 978-3-319-20462-8 ; e-ISBN: 978-3-319-20463-5. — S. 265–275. — Bibliogr. s. 274–275, Abstr.

  • keywords: vertical axis wind turbines, operational states classification, ART-2 neural network, input signals normalization, stereographic projection

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-319-20463-5_20