Разработка научных основ и комплекса методов оценки состояния электротехнических систем с использованием технологий искусственного интеллекта

Научно-технический прогресс привел к быстрому росту сложности электротехнических систем (ЭС), которыехарактеризуются большим числом, разнотипных взаимосвязанных и взаимодействующих между собой по характеру истепени нагрузок элементов, сложностью алгоритмов управления. Несмотря на высокие эксплуатационныехарактеристики, ЭС часто преждевременно выходят из строя из-за возможных повреждений, износа деталей, а такжеизменения показателей качества электрической энергии (ПКЭ), которые должны находиться в пределах,определяемых и установленных нормативными требованиями По этим причинам обычно выходит из строя 20-25% отобщего количества установленных на предприятии систем, а отказ ЭС по вышеуказанным причинам наноситэкономический ущерб промышленному предприятию вследствие простоя рабочего механизма. Для решений даннойпроблемы в проекте предлагается разработать научные основы и комплекс методов оценки состояния ЭС сиспользованием технологий искусственного интеллекта в условиях измерительной и экспертной информации. Впроекте будут решаться задачи, связанные с выбором основных диагностических параметров, факторов, влияющих насостояние ЭС и их обработкой; с разработкой научных основ оценки состояния ЭС, а также построении единогокомплекса, в котором объединены взаимосвязанные между собой когнитивные модели, методы оценки ЭС в сочетаниис алгоритмами поддержки принятия управленческих решений в условиях неопределенных исходных данных(вербальное описание, интервалы допустимых значений и нечетких чисел) с использованием нечеткой логики,нейронной сети. Данный подход к оценке состояния ЭС позволяет обеспечить полноту и объективность получаемойинформации о состоянии ЭС, тем самым повышая эффективность принятия управленческих решений в условияхизмерительной и экспертной информации. Новизна разработанных моделей и гибридных методов заключается вслиянии современных информационных технологий и технологий искусственного интеллекта, и решении новых задачоценки состояния ЭС в условиях разнородной информации, которые в известных источниках не рассматривались. Выполнение данного проекта позволит: 1) формализовать знания персонала, которые могут быть неполными илиносить субъективный характер; 2) своевременно определять текущее состояние ЭС в условиях большого объемаразнородной информации, а также его спрогнозировать; 3) получить наиболее объективную и исчерпывающуюинформацию о состоянии ЭС и принять научно обоснованные диагностические решения относительно исправностисистем; 4) повысить оперативность принятия решений относительно технического состояния ЭС в условиях неполной инечеткой информации; 5) снизить затраты на обслуживание ЭС; 6) сократить количество остановов, а также уменьшитьчисло отказов систем.