СИНТЕЗ КОМПОНЕНТІВ ТЕПЛОВОГО ДІАГНОСТИЧНОГО ЕКСПЕРТА ЗІ ШТУЧНИМ НЕЙРОНОМ
Array
Ключові слова:
штучна нейронна мережа, дистанційний контроль, моделювання, перетворювач параметра, модулятор, транспорт, тяговий електродвигун, ідентифікація.Анотація
У статті відзначена зростаюча популярність цифрової програмованої техніки в системах діагностичного контролю справності електромеханічного обладнання (ЕМО) різного призначення обумовлена можливістю контролювати технічний стан діючих пристроїв в реальному часі. Запропонована структура електронної моделі штучного нейрона (ШН) і алгоритм формування інформаційного вихідного сигналу, що залежить від швидкості зміни контрольованого параметра на технологічному об’єкті. Наводяться результати електронного моделювання в середовищі Simulink і фізичної реалізації електронної моделі ШН. Представлені результати експериментів та імітаційного моделювання, що підтверджують можливість розширення функціональних властивостей діагностичних приладів з нейромережевими системами.
Посилання
1. Nosov, V.V. (2012). Diagnostics of machines and equipment: study guide. St. Petersburg : Publishing house «Lan", 384.
2. Esaulov, S.M. (2019). Control and modeling parameters for heat diagnostics of power electrical equipment failure − Urban services. Kiev: Technics, Iss. 3 (149), pp. 19−28.
3. Lutai, S.N. (2014). Methods and analysis of diagnostics of asynchronous electric motors − Electrical and computer systems. No. 15 (91). рр. 306−310.
4. Esaulov, S.M. (2019). Research, modeling and design of components of an artificial neural network module for remote diagnostics of electric motors − Urban services. Kiev: Technics, Iss. 5 (151). pp.13−22.
5. Kruglov, V.V. (2001). Fuzzy logic and artificial neural networks. Moscow : FIZMATLIT, 201.
6. Khaikin, S. (2006). Neural networks: a full course. Moscow : Williams, 1104.
7. Esaulov, S.M. (2020). Improving the efficiency of thermal diagnostic control of electric motors − Urban services. Kiev: Technics, Iss. 4 (157). pp.163−171.
8. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992.
9. Wasserman, F. (1992). Neurocomputer technology − Moscow : Mir, 275
10. A.S. 1479944 USSR, MKI3 G 06 F 7/650. Device for modeling a neuron / Kalyaev A.V., Chernukhin Yu.V., Bryukhomitsky Yu.A., Galuev G.A. (USSR). - No. 4296969 / 31-13; declared 08.24.87; publ. 05/15/89, Bul. No. 18.
11. Patent 142979 Ukraine, IPC6 G06G 7/60 (2006.01). Neuron model / Yesaulov S.M.; Babicheva O.F.; Kozlova O.S.; Zakurdai S.O. ; Kulbashna NI - 201u201911671; applicant and patent owner of KhNUMG named after O.M. Beketov, application. 12/05/2019; publ. 10.07.2020, Bull. № 13/2020.
12. Safonov, L.N. (1977). Precision angle sensors with printed windings − Moscow : Mechanical Engineering, 276.
13. Babicheva, O.F. (2018). Automated design of electromechanical devices, components of digital control systems and diagnostic systems: textbook. manual. Kharkiv : KhNUMG them. O.M. Beketova, 355.
14. MATLAB. The Language of Technical Computing. Getting Started with MATLAB.The Math Works, Inc. USA, 2000.
15. Simulink. Model-Based and System-Based Design. Using Simulink. The Math Works, Inc. USA, 2002.
2. Esaulov, S.M. (2019). Control and modeling parameters for heat diagnostics of power electrical equipment failure − Urban services. Kiev: Technics, Iss. 3 (149), pp. 19−28.
3. Lutai, S.N. (2014). Methods and analysis of diagnostics of asynchronous electric motors − Electrical and computer systems. No. 15 (91). рр. 306−310.
4. Esaulov, S.M. (2019). Research, modeling and design of components of an artificial neural network module for remote diagnostics of electric motors − Urban services. Kiev: Technics, Iss. 5 (151). pp.13−22.
5. Kruglov, V.V. (2001). Fuzzy logic and artificial neural networks. Moscow : FIZMATLIT, 201.
6. Khaikin, S. (2006). Neural networks: a full course. Moscow : Williams, 1104.
7. Esaulov, S.M. (2020). Improving the efficiency of thermal diagnostic control of electric motors − Urban services. Kiev: Technics, Iss. 4 (157). pp.163−171.
8. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992.
9. Wasserman, F. (1992). Neurocomputer technology − Moscow : Mir, 275
10. A.S. 1479944 USSR, MKI3 G 06 F 7/650. Device for modeling a neuron / Kalyaev A.V., Chernukhin Yu.V., Bryukhomitsky Yu.A., Galuev G.A. (USSR). - No. 4296969 / 31-13; declared 08.24.87; publ. 05/15/89, Bul. No. 18.
11. Patent 142979 Ukraine, IPC6 G06G 7/60 (2006.01). Neuron model / Yesaulov S.M.; Babicheva O.F.; Kozlova O.S.; Zakurdai S.O. ; Kulbashna NI - 201u201911671; applicant and patent owner of KhNUMG named after O.M. Beketov, application. 12/05/2019; publ. 10.07.2020, Bull. № 13/2020.
12. Safonov, L.N. (1977). Precision angle sensors with printed windings − Moscow : Mechanical Engineering, 276.
13. Babicheva, O.F. (2018). Automated design of electromechanical devices, components of digital control systems and diagnostic systems: textbook. manual. Kharkiv : KhNUMG them. O.M. Beketova, 355.
14. MATLAB. The Language of Technical Computing. Getting Started with MATLAB.The Math Works, Inc. USA, 2000.
15. Simulink. Model-Based and System-Based Design. Using Simulink. The Math Works, Inc. USA, 2002.
##submission.downloads##
Опубліковано
2021-03-26
Як цитувати
Єсаулов, С., Бабічева, О., & Акіньшин, Д. . (2021). СИНТЕЗ КОМПОНЕНТІВ ТЕПЛОВОГО ДІАГНОСТИЧНОГО ЕКСПЕРТА ЗІ ШТУЧНИМ НЕЙРОНОМ: Array. Комунальне господарство міст, 1(161), 148–156. вилучено із https://khg.kname.edu.ua/index.php/khg/article/view/5728
Номер
Розділ
статьи
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому збірнику, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії CC BY-NC-ND 4.0 (із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Без Похідних 4.0 Міжнародна), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
