@proceedings{Jędrzej Blaut2024,
author = "Jędrzej Blaut and Łukasz Breńkacz",
abstract = "Entropia dyspersji jest miarą statystyczną złożoności, por{\'o}wnującą spos{\'o}b, w jaki szczeg{\'o}ły w wzorze zmieniają się wraz ze skalą, na kt{\'o}rej jest mierzony. Można teoretycznie i empirycznie mierzyć kilka rodzaj{\'o}w entropii dyspersji. Samopodobieństwo rozumiane jest jako symetria dotycząca skali, co oznacza, że dla danej struktury (zwykle fraktalnej) w przestrzeni istnieje podobny fragment tej struktury w powiększeniu. Gł{\'o}wną cechą w pomiarze fraktalnym jest to, że dla obiekt{\'o}w fraktalnych będzie ona r{\'o}żnić się od ich wymiaru topologicznego, zwykle zgodnie z intuicją.
Entropia dyspersji jest używana do charakteryzowania szerokiego spektrum obiekt{\'o}w, począwszy od abstrakcyjnych po zjawiska praktyczne, w tym turbulencję [1], medycynę [2] i trendy rynkowe [3]. Entropia dyspersji coraz częściej pojawia się w aplikacjach technicznych. Przykładem takiej aplikacji może być wykorzystanie entropii dyspersji do diagnostyki łożysk tocznych [4].
Praca badawcza stosuje entropię dyspersji jako czynnik diagnostyczny dla obiekt{\'o}w mechanicznych. Przyjęto założenie, że przy stabilnej pracy maszyn wirnikowych sygnał wibracji zarejestrowany przez czujniki przemieszczenia będzie powtarzalny. Sam pomiar złożoności będzie r{\'o}wnież odzwierciedlał ten efekt. W przypadku uszkodzenia struktury, np. związanego z uszkodzeniem łożysk lub sprzęgła, sygnał wibracji ulegnie zmianie. Po por{\'o}wnaniu tych sygnał{\'o}w otrzymamy inną wartość entropii dyspersji niż w przypadku sygnału bazowego. Możliwość szybkiego wykonywania obliczeń do por{\'o}wnania sygnału bazowego i tego po zmianach jest bezcenna i sprawia, że nie jest już konieczne "wizualne" por{\'o}wnywanie sygnał{\'o}w. Ocena za pomocą entropii dyspersji sygnał{\'o}w wibracji jest szybka i pozwala na nowe możliwości diagnostyczne.


Bibliografia 
[1]	Weilenmann, Markus, Yuan Xiong, and Nicolas Noiray. "On the dispersion of entropy waves in turbulent flows." Journal of Fluid Mechanics 903 (2020)
[2]	Azami, Hamed, et al. "Multiscale fluctuation-based dispersion entropy and its applications to neurological diseases." IEEE Access 7 (2019)
[3]	Wang, Zhuo, and Pengjian Shang. "Generalized entropy plane based on multiscale weighted multivariate dispersion entropy for financial time series." Chaos, Solitons {\&} Fractals 142 (2021)
[4]	Zheng, Jinde, and Haiyang Pan. "Use of generalized refined composite multiscale fractional dispersion entropy to diagnose the faults of rolling bearing." Nonlinear Dynamics 101.2 (2020)
",
editor = "Grzegorz Peruś, Łukasz Konieczny",
isbn = "978-83-964252-2-5",
publisher = "Wydział Transportu i Inżynierii Lotniczej, Politechnika Śląska",
title = "{A}nalysis of rotating machines using entropy of dispersion [{A}naliza maszyn wirnikowych za pomocą entropii dyspersji",
url = "http://www.brenkacz.com/images/publications/50%20Og%C3%B3lnopolskie%20Sympozjum%20Diagnostyka%20Maszyn,%202024.pdf",
year = "2024",
}