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
  • [artykuł w czasopiśmie, 2016]
  • TytułApplication of angular-temporal spectrum to exploratory analysis of generalized angular-temporal deterministic signals
    AutorzyJacek URBANEK, Tomasz BARSZCZ, Adam JABŁOŃSKI
    ŹródłoApplied Acoustics. — 2016 vol. 109, s. 27–36. — 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
  • [referat, 2016]
  • TytułAutomatic and full-band demodulation for fault detection – validation on a wind turbine test rig
    AutorzyMarcin Firla, Zhong-Yang Li, Nadine Martin, Tomasz BARSZCZ
    ŹródłoAdvances 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. — S. 127–138
  • 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
  • [referat, 2016]
  • TytułEnsemble ANN classifier for structural health monitoring
    AutorzyZiemowit DWORAKOWSKI, Tadeusz STEPINSKI, Krzysztof DRAGAN, Adam JABŁOŃSKI, Tomasz BARSZCZ
    ŹródłoArtificial 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. — S. 81–90
  • keywords: SHM, ANN, ensemble

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

5
  • [artykuł w czasopiśmie, 2016]
  • TytułFault detection in rolling element bearings using wavelet-based variance analysis and novelty detection
    AutorzyAleksandra ZIAJA, Ifigeneia Antoniadou, Tomasz BARSZCZ, Wiesław J. STASZEWSKI, Keith Worden
    ŹródłoJournal of Vibration and Control. — 2016 vol. 22 iss. 2, s. 396–411
  • keywords: fault detection, fractal theory, rolling element bearing, self similarity, novelty detection, wavelet-based variance

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1177/1077546314532859

6
7
  • [patent, wzór użytkowy, przemysłowy, 2016]
  • TytułSposób wykrywania uszkodzeń przekładni planetarnych turbin wiatrowych
    InventorAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie ; wynalazca: Tomasz BARSZCZ, Adam JABŁOŃSKI
    DetailsInt.Cl.: G01M 13/02textsuperscript{(2006.01)}. — Polska. — Opis patentowy ; PL 223044 B1 ; Udziel. 2015-11-24 ; Opubl. 2016-10-31. — Zgłosz. nr P.396179 z dn. 2011-09-02. — tekst: http://patenty.bg.agh.edu.pl/pelneteksty/PL223044B1.pdf
  • słowa kluczowe: turbiny wiatrowe, przekładnia obiegowa (planetarna), detekcja uszkodzeń przekładni, identyfikacja uszkodzeń przekładni

    keywords: wind turbines, epicyclic (planetary) gearbox, gearbox fault detection, gearbox fault identification

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

8
  • [artykuł w czasopiśmie, 2016]
  • TytułSupervised and unsupervised learning process in damage classification of rolling element bearings
    AutorzyMarcin STRĄCZKIEWICZ, Piotr CZOP, Tomasz BARSZCZ
    ŹródłoDiagnostyka / Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej. — 2016 vol. 17 no. 2, s. 71–80
  • słowa kluczowe: rozpoznawanie wzorców, klasyfikacja uszkodzeń, łożyska toczne, porównanie klasyfikatorów

    keywords: pattern recognition, rolling element bearing, fault classification, multiple classifiers comparison

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

9
10
  • [referat, 2016]
  • TytułVertical axis wind turbine states classification by an ART-2 neural network with a stereographic projection as a signal normalization
    AutorzyTomasz BARSZCZ, Andrzej BIELECKI, Marzena BIELECKA, Mateusz WÓJCIK, Mirosław Włuka
    ŹródłoAdvances 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. — S. 265–275
  • 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