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
  • A new approach to risk management in the power industry based on systems theory
2
  • Analiza możliwości redukcji drgań maszyny wirnikowej średniej mocy
3
  • Automated identification of overheated belt conveyor idlers in thermal images with complex backgrounds using binary classification with CNN
4
  • Automatic identification of malfunctions of large turbomachinery during transient states with genetic algorithm optimization
5
  • Condition monitoring of idlers in mining conveyors based on thermal image segmentation
6
  • Design of an infrared image processing pipeline for robotic inspection of conveyor systems in opencast mining sites
7
8
  • Eksperymentalna podziemna elektrownia szczytowo pompowa UPSH
9
  • Fault detection method based on an automated operating envelope during transient states for the large turbomachinery
10
  • Multi-channel operational envelope method for automated fault detection
11
  • Multi-variant modal analysis approach for large industrial machine
12
  • Nieliniowe metody monitorowania stanu konstrukcji
13
  • Overview of practical aspects of evaluation of spectral scalar indicators for trend analysis in condition monitoring
14
  • Proposal of multidimensional data driven decomposition method for fault identification of large turbomachinery
15
  • Time domain identification of multi-stage planetary gearbox characteristic frequencies using piezoelectric strain sensor
16
  • Vulnerabilities and fruits of smart monitoring