Інформаційно-вимірювальна система діагностики параметрів роботи електродвигунів в умовах дестабілізуючих факторів

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.77.18657

Ключові слова:

вимірювання, вимірювальна система, нейронна мережа, дестабілізуючі фактори, обертальний момент, електродвигун, шумоподібний сигнал

Анотація

Стаття присвячена розробці інформаційно-вимірювальної системи для виявлення аномалій у роботі електродвигунів, що інтегрує методи вимірювання обертального моменту та швидкості валу. Основна увага у роботі приділена використанню нейронної мережі типу Autoencoder, яка використовується для ідентифікації аномальних сигналів в умовах шуму та при різних навантаженнях на вал електродвигуна.

Представлено експериментальні дослідження з використанням даного підходу підходу, демонструючи його здатність виявляти відхилення, спричинені різкими змінами навантаження, а також ідентифікувати аномалії в різних режимах роботи електродвигуна. Така система сприяє підвищенню надійності електродвигунів та відкриває шлях до оптимізації процесів їх експлуатації.

Представлено методологію вимірювань обертального моменту, яка використовувалась при отриманні характеристик в моменту розгону електродвигуна.

Результати дослідження можуть бути використані для розробки діагностичного обладнання для електродвигунів.

Посилання

Basseville M., Benveniste A., Moustakides G. Detection and Diagnosis of Abrupt Changes in Modal Characteristics of Nonstationary Digital Signals. IEEE Transactions on Information Theory. 1986. Vol. 32. P. 412–417. DOI: 10.1109/TIT.1986.1057180.

Авраменко В. В., Шелехов І. В., Зарецький М. О. Швидке розпізнавання опорного сигналу під час його спорювання нелінійними об'єктами з експоненціальною статичною характеристикою. Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2017. Вип. 1. С. 50–55. DOI: 10.15588/1607-3274-2017-1-6.

Авраменко В. В. Характеристики непропорційності та їх застосування при вирішенні задач діагностики. Вестник СумГУ. 2000. № 16. С. 27–32.

Ronny Francis Ribeiro Junior et al. Fault detection and diagnosis in electric motors using 1d convolutional neural networks with multi-channel vibration signals. Measurement. 2022. Vol. 190. 110759. DOI: 10.1016/j.measurement.2022.110759.

Jose Ignacio Aizpurua et al. Integrated machine learning and probabilistic degradation approach for vessel electric motor prognostics. Ocean Engineering. 2023. Vol. 275. 114153. DOI: 10.1016/j.oceaneng. 2023.114153.

Спосіб вимірювання обертального моменту електродвигуна з використанням штучних нейронних мереж : пат. 155313 Україна : G01L 5/00. № u 2023 03538 ; заявл. 21.07.2023 ; опубл. 14.02.2024, Бюл. № 7. 5 с.

Інтелектуальний вимірювальний пристрій для визначення обертального моменту, частоти обертання, прискорення, напруги та струму електродвигуна : пат. 155312 Україна : G01B 7/004 (2006.01). № u 2023 03537 ; заявл. 21.07.2023 ; опубл. 14.02.2024, Бюл. № 7. 5 с.

Shuang Gao et al. Unsupervised fault diagnosis framework for underwater thruster system using estimated torques and multi-head convolutional autoencoder. Mechanical Systems and Signal Processing. 2023. Vol. 205. 110814. DOI: 10.1016/j.ymssp.2023.11081.

Kaggle. Data Science. URL: https://www.kaggle.com/ (date of access: 29.03.24).

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-04-01

Як цитувати

Квасніков, В., Квашук, Д., Молчанова, К., & Ільченко, В. (2024). Інформаційно-вимірювальна система діагностики параметрів роботи електродвигунів в умовах дестабілізуючих факторів. Проблеми iнформатизацiї та управлiння, 1(77), 54–60. https://doi.org/10.18372/2073-4751.77.18657

Номер

Том 1 № 77 (2024)

Розділ

Статті

Ліцензія

Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі:

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.