Диссертация
№ АААА-В18-418012490023-6Модели и алгоритмы диагностирования и прогнозирования технических состояний судовых электроэнергетических систем в условиях эксплуатации
24.01.2018
Объект исследования: судовая электроэнергетическая система (СЭЭС). Цель: разработка моделей и алгоритмов для диагностирования и прогнозирования технических состояний судовых электротехнических систем и рациональной архитектуры экспертной системы диагностирования и прогнозирования технических состояний СЭЭС. Проведен детальный анализ диагностических признаков, влияющих на показатели надежности элементов СЭЭС, отличающийся тем, что предусматривает экспертную оценку взаимного воздействия механических и электрических параметров друг на друга и показывает, что работоспособность объекта следует оценивать не по показаниям отдельных параметров, а по их совокупности. Разработаны алгоритмы диагностирования на основе теории графов, отличающиеся от известных тем, что позволяют упростить техническую реализацию системы оперативной диагностики СЭЭС, поскольку сокращается число элементов, требующих проверки их состояния, без уменьшения требуемой глубины диагностирования. Построены модели определения степени работоспособности элементов СЭЭС на основе нейронечеткого вывода Мамдани, входами которых являются переменные, соответствующие значениям диагностических параметров. Применение нейронечеткого вывода Мамдани позволило формализовать процедуру оценки технического состояния на базе ненадежной и, возможно, неточной информации и обоснованно принимать решения по идентификации неисправностей. Предложены: подход, позволяющий с помощью модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего прогнозировать степень работоспособности СЭЭС при различных значениях эксплуатационных факторов; рациональная архитектура и алгоритм универсальной автоматизированной экспертной системы диагностирования и прогнозирования технических состояний СЭЭС, отличающиеся использованием модуля прогнозирования степени работоспособности СЭЭС на основе оценки временного ряда с помощью модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего. Результаты используются в виде методики оценки работоспособности элементов СЭЭС в ОАО «Конструкторское бюро по проектированию судов "Вымпел"» (г. Нижний Новгород).
ГРНТИ
45.53.45 Электротехническое оборудование судов
Ключевые слова
ДИАГНОСТИКА
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
СТЕПЕНЬ РАБОТОСПОСОБНОСТИ
АЛГОРИТМ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ
НЕЙРО-НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Детали
Автор
Стеклов Алексей Сергеевич
Вид
Кандидатская
Целевое степень
Кандидат технических наук
Дата защиты
26.12.2017
Организация защиты
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева"
Похожие документы
Методологические основы анализа и контроля технического состояния электрооборудования
0.915
ИКРБС
Разработка методов, алгоритмов и технических средств автоматизированного управления судовыми электротехническими комплексами по критериям надежности, живучести и энергетической эффективности
0.913
НИОКТР
Модели, методы и алгоритмы диагностирования судовых средств автоматизации
0.902
НИОКТР
Диагностическое обеспечение судового энергетического оборудования: проблемы и решения
0.901
Диссертация
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ СУДОВЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ НА ОСНОВЕ УПРАВЛЕНИЯ ОПАСНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ (заключительный) НИР-Е-2022
0.900
ИКРБС
Разработка алгоритма прогнозирования сроков выхода из строя судовых двигателей и иного оборудования, и определения возможности продления его срока службы за счёт использования операций технического обслуживания с помощью технологии дистанционного мониторинга
0.899
НИОКТР
Разработка комплекса организационно-технологических мероприятий по обеспечению эксплуатации СЭУ в условиях МАНС.
0.897
ИКРБС
Методика диагностики технического состояния элементов судовой энергетической установки морских автономных надводных судов (МАНС)
0.897
НИОКТР
Разработка научных основ и комплекса методов оценки состояния электротехнических систем с использованием технологий искусственного интеллекта
0.896
ИКРБС
Разработка методов оперативной диагностики и оценки технического состояния электроэнергетического оборудования флота
0.893
ИКРБС