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), которые характеризуются большим числом, разнотипных взаимосвязанных и взаимодействующих между собой по характеру и степени нагрузок элементов, сложностью алгоритмов управления. Несмотря на высокие эксплуатационные характеристики, ЭС часто преждевременно выходят из строя из-за возможных повреждений, износа деталей, а также изменения показателей качества электрической энергии (ПКЭ), которые должны находиться в пределах, определяемых и установленных нормативными требованиями По этим причинам обычно выходит из строя 20-25% от общего количества установленных на предприятии систем, а отказ ЭС по вышеуказанным причинам наносит экономический ущерб промышленному предприятию вследствие простоя рабочего механизма. Для решений данной проблемы в проекте предлагается разработать научные основы и комплекс методов оценки состояния ЭС с использованием технологий искусственного интеллекта в условиях измерительной и экспертной информации. В проекте будут решаться задачи, связанные с выбором основных диагностических параметров, факторов, влияющих на состояние ЭС и их обработкой; с разработкой научных основ оценки состояния ЭС, а также построении единого комплекса, в котором объединены взаимосвязанные между собой когнитивные модели, методы оценки ЭС в сочетании с 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 получаемой информации о состоянии ЭС, тем самым повышая эффективность принятия управленческих решений в условиях измерительной и экспертной информации. Новизна разработанных моделей и гибридных методов заключается в слиянии современных информационных технологий и технологий искусственного интеллекта, и решении новых задач оценки состояния ЭС в условиях разнородной информации, которые в известных источниках не рассматривались. Выполнение данного проекта позволит: 1) формализовать знания персонала, которые могут быть неполными или носить субъективный характер; 2) своевременно определять текущее состояние ЭС в условиях большого объема разнородной информации, а также его спрогнозировать; 2) получить наиболее объективную и исчерпывающую информацию о состоянии ЭС и принять научно обоснованные диагностические решения относительно исправности систем; 3) повысить оперативность принятия решений относительно технического состояния ЭС в условиях неполной и нечеткой информации; 4) снизить затраты на обслуживание ЭС; 5) сократить количество остановов, а также уменьшить число отказов систем.