Программа диагностики текущего технического состояния электрооборудования
теория нечетких множеств искусственные нейронные сети текущее техническое состояние электрооборудования диагностика электрооборудования предиктивное управление
Представлен новый метод экспертной диагностики текущего технического состояния силового электрооборудования подстанций электросетевого комплекса энергетических систем. На основе данного метода разработана программа, предназначенная для определения текущего технического состояния силового электрооборудования. Предлагаемый метод необходим и наиболее целесообразен для немаслонаполненного оборудования, так как не использует трудоемкий хромотографический анализ (ХАРГ) растворенных газов в масле. Доказано, что на основе некоторых симптомов путем попарных сравнений оценок экспертов можно получить правдоподобное предсказание о причинах неисправностей и отказов электрооборудования. Математическая модель основана на использовании искусственной нейронной сети и теории нечётких множеств. В основе нечетких экспертных оценок лежит «оцифровка» вербальной информации, а именно представления лингвистических переменных, значениями которых могут быть слова (словосочетания), в виде чисел. Объедение двух методов позволяет определить техническое состояние объекта с более высокой точностью, чем использование каждого метода по отдельности. Оценка технического состояния электрооборудования осуществляется по пятибалльной шкале, где чем выше балл, тем состояние объекта хуже. На вход программа принимает значения диагностических параметров, поступающие от датчиков. Предложенная программа может стать частью программы для предикативной диагностики технического состояния силового электрооборудования, за счёт объединения с моделями прогнозирования. Стоит отметить, что результаты действия программы позволяют снизить количество остановок производственного процесса вследствие аварийного отказа оборудования. Предложенный метод свидетельствует о возможности итогового принятия решений на новом уровне иерархии для трех возможных исходов.
– возможна дальнейшая эксплуатация оборудования в нормальном режиме (исправное работоспособное состояние);
– возможна дальнейшая эксплуатация оборудования с учащенным контролем параметров (неисправное работоспособное состояние);
–  немедленный вывод оборудования в ремонт (предельное состояние).
Программа может использоваться для диагностики текущего технического состояния силового электрооборудования. Также программа может быть использована для предиктивной диагностики текущего состояния электрооборудования промышленных предприятий в составе программных комплексов, использующих предиктивную аналитику.
Дмитрий
Орлов
Викторович
Аспирант, м.н.с.
Отсутствует
Отсутствует
-
-
1021102
https://ciu.nstu.ru/kaf/persons/82883/
0000-0002-8310-5312
РОССИЯ
Анатолий
Батаев
Андреевич
Ректор
РОССИЯ
44.01.94
Охрана окружающей среды в энергетике
44.01.75
Экономика, организация, управление, планирование и прогнозирование
44.01.85
Автоматизация и автоматизированные системы
44.29.33
Электрическая часть электростанций и подстанций
02.02.AC
AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
02.02.ES
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.02.EW
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
Вадим
Манусов
Зиновьевич
Разработка математической модели прогнозирования
РОССИЯ
Дмитрий
Орлов
Викторович
Разработка и программная реализация математической модели прогнозирования
РОССИЯ
РФФИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "РОССИЙСКИЙ ФОНД ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ"
1037739411489
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Российский фонд фундаментальных исследований"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
НГТУ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Новосибирский государственный технический университет»
1025401485010
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения