Ключові слова
електротехнічне обладнання
система моніторингу і діагностики
Як цитувати
Анотація
Розглянуто особливості побудови і практичного застосування багаторівневих інформаційно-вимірювальних систем моніторингу і діагностики електротехнічного обладнання. Наведені результати побудови та дослідження математичних моделей деяких діагностичних сигналів (акустична емісія, вібрації), що супроводжують роботу вузлів електротехнічного обладнання (в тому числі і потужних генераторів). Запропоновано удосконалені математичні моделі вібраційних інформаційно-діагностичних сигналів, що враховують як властивості об’єктів діагностування, так і режими, у яких працює таке обладнання. За результатами аналізу математичних моделей розглянутих інформаційних сигналів теоретично обґрунтована низка діагностичних ознак, що дозволяє здійснювати моніторинг і встановлювати технічний стан окремих вузлів генераторів. В якості ілюстративних прикладів, розглянуто використання акустоемісійних і вібраційних діагностичних сигналів для формування навчальних сукупностей, що входять до складу багаторівневої інформаційно-вимірювальної системи моніторингу і діагностики електротехнічного обладнання. Для формування таких навчальних сукупностей була використана інформаційна база, отримана на експериментальних випробувальних стендів ІЕД НАН України. Вказано на необхідність урахування впливу температури та вологості на оцінки діагностичних ознак при проведенні моніторингу і діагностики електротехнічного обладнання. Бібл. 26, рис. 8.
Посилання
Myslovych M.V., Sysak R.M. About some features of the construction of intelligent multi-level systems of technical diagnostics of electric power facilities. Tekhnichna elektrodynamika. 2015. No. 1. Pp. 78–85. (Ukr)
Sysak R.M. Optimization of algorithmic software of autonomous measuring modules of distributed diagnostic systems. Tekhnichna elektrodynamika. 2018. No 3. Pp. 90–96. (Ukr) DOI: https://doi.org/10.15407/techned2018.03.090
Myslovych M.V. Models of forms of representation of learning populations for multi-level systems of diagnosing electrical equipment nodes. Tekhnichna elektrodynamika. 2021. No 3. Pp. 65–73. (Ukr) DOI: https://doi.org/10.15407/techned2021.03.065
Stogniy B.S., Kirylenko O.V., Butkevich O.F., Sopel M.F. Information provision of power system management tasks. Energy: economy, technologies, ecology. 2012. No 1. Pp. 13–22. (Ukr)
Stogniy B.S., Kirylenko O.V., Prakhovnyk A.V., Denisyuk S.P. Evolution of intelligent electrical networks and their prospects in Ukraine. Tekhnichna elektrodynamika. 2012. No 5. Pp. 52–67. (Ukr)
Ilyin V.V. Introduction to Smart Grid. AVOK. 2012. No 7. Pp. 76–86. (Rus)
S. García, J. Luengo, F. Herrera Data Preprocessing in Data Mining. Part of the Intelligent Systems Reference Library book series (ISRL, Vol. 72). Springer International Publishing Switzerland, 2015. 327 р. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-10247-4
V.C. Gungor, Bin Lu, G.P. Hancke Opportunities and Challenges of Wireless Sensor Networks in Smart Grid. IEEE Transactions on industrial electronics. 2010. Vol. 57. No 10. Рp. 3557–3564. DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2009.2039455
A. Secic et al.: Vibro-Acoustic Methods in the Condition Assessment of Power Transformers Received May 2019, accepted June 10, 2019, date of publication June 19, 2019, date of current version July 12, 2019. Рp. 83915–83931.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2923809
Gui-Ping Zhou, Huan-Huan Luo, Wei-Chun Ge, Yi-Ling Ma, Shi Qiu, Li-Na Fu Design and application of condition monitoring for power transmission and transformation equipment based on smart grid dispatching control system The Journal of Engineering J. Eng., 2019, Vol. 2019 Iss. 16, Pp. 2817–2821. The 14th IET International Conference on AC and DC Power Transmission (ACDC 2018). Рp. 2817–2821. DOI: https://doi.org/10.1049/joe.2018.8456
Yiging Zhou, Jian Wang, Zeru Wang. Multisensor-Based Heavy Machine Faulty Identification Using Sparse Autoencoder-Based Feature Fusion and Deep Belief Network-Based Ensemble Learning. Hindawi: Journal of Sensor. Volume, 2022. Article ID 5796505. P. 1–26. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/5796505
Myslovych M., Sysak R. Design peculiarities of multi-level systems for technical diagnostics of electrical machines. Computational Problems of Electrical Engineering. 2014. Vol. 4. No. 1. Pp. 47–50.
Hertsyk S.M. A computerized system of diagnostics of electrical equipment nodes, taking into account the modes of its operation.: Abstract dissertation for obtaining the scientific degree of Candidate of Technical Sci-ences in the specialty 05.13.05 computer systems and components. Kyiv: Institute of Electrodynamics of the Na-tional Academy of Sciences of Ukraine. 2019. 20 p. (Ukr).
Kensytsky O.G. Operational reliability of energy-generating equipment of power units of nuclear power plants of Ukraine. Pratsi Instytutu Elektrodynamiky NAN Ukrainy. 2021. Issue 58. Pp. 100–106. (Ukr) DOI: https://doi.org/10.15407/publishing2021.58.100
Kensytsky O.G., Klyuchnikov A.G., Fedorenko H.M. Safety, reliability and efficiency of operation of electrical and electrical equipment of NPP units. Institute of NPP Safety Problems, 2009. 240 p. (Rus)
Ulytko O.V. Acoustic-emission information and measurement system for statistical diagnostics of electrical equipment units.: Abstract of the dissertation for obtaining the scientific degree of Candidate of Technical Sciences in the specialty 05.13.05 computer systems and components. Kyiv: Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine. 2011. 22 p. (Ukr)
Marchenko B.G. The method of stochastic integrals is presented and its applications in radio engineering. Kyiv: Nauk. dumka, 1973. 192 p. (Rus)
Marchenko B.G., Shcherbak L.N. Linear random processes and their applications. Kyiv: Nauk. dumka, 1975. 143 p. (Rus)
Andreykiv A.E., Lysak N.V. Method of acoustic emission in researches of destruction processes. Kyiv: Nauk. dumka, 1989. 176 p. (Rus)
Babak V.P., Filonenko S.F., Kalita V.M. Models of formation of acoustic emission signals during deformation and destruction of materials. Technological systems. 2002. No. 1(12). Pp. 26–34. (Rus)
Ulytko A.V. Peculiarities of constructing decisive rules for determining the degree of load in electrical equipment nodes in information and measurement systems of diagnostics. Pratsi Instytutu Elektrodynamiky NAN Ukrainy. 2007. No. 2 (17). Pp. 81–86. (Rus)
Babak S.V., Myslovich M.V., Sysak R.M. Statistical diagnostics of electrical equipment. Kyiv: Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2015. 456 p. (Rus)
Babak V.P., Babak S.V., Myslovych M.V., Zvaritch V.N., Zaporozhets A.O. Diagnostic Systems For Energy Equipments, 2020 Springer Nature, Switzerland AG. Studies in Systems, Decision and Control book series (SSDC, volume 281), 133 p.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44443-3
Zvaritch V., Myslovych M., Gyzhko Y. Application of Linear Random Processes to Construction of Diagnostic System for Power Engineering Equipment. In: Dolgui A., Bernard A., Lemoine D., von Cieminski G., Romero D. (eds) Advances in Production Management Systems. Artificial Intelligence for Sustainable and Resilient Production Systems. APMS 2021. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 630. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-85874-2_67
Kramer H. Mathematical methods of statistics. Moskva: Myr, 1976. 476 p. (Rus)
Hertsyk S.M. Formation of training groups for diagnostic systems of electric power equipment, taking into account its modes of operation. Pratsi Instytutu Elektrodynamiky NAN Ukrainy. 2019. Issue 52. Pp. 54–61. (Ukr) DOI: https://doi.org/10.15407/publishing2019.52.054
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторське право (c) 2023 Л.Б. Остапчук, Ю.І. Гижко , М.С. Гуторова, В.М. Зварич, М.В. Мислович , Г.А. Кузік, В.О. Тітко