The Expert Diagnostic System of the Reasons for Dangerous Microdefects in Cable Insulation

Authors

  • I. E. Zhigalov Vladimir State University named after Alexander and Nicolay Stoletovs, Vladimir
  • O. I. Monogarov Vladimir State University named after Alexander and Nicolay Stoletovs, Vladimir

DOI:

https://doi.org/10.14529/ctcr200105

Keywords:

cable insulation, microdefects, diagnostics, fuzzy inference machine

Abstract

Introduction. In the article the diagnostics problem of the reasons for dangerous microdefects in cable insulation is considered. This issue is very actual, since the quality of electrical insulation had a direct effect on reliability and safety of the whole product. To identify and address the causes of dangerous microdefects companies have installed a quality management system, whose work based on cyclic mechanisms and linked to economic costs caused by technological experiments. In this the experience and qualifications of personnel, analyzing incoming information, are very important. The complexity of the analysis is to lack of unequivocal correlation between values of quality indicators and causes of microdefects, resulting in regulatory mistakes of technological process are formed. Aim. The development of the expert system for decision support in diagnosis of cause for dangerous microdefects in cable insulation. Materials and methods. The task of diagnosis can be represented as a fuzzy classification task or pattern recognition. To solve it we developed the expert system, accumulating an experience of high-level specialists from leading industry enterprises. Main components of this system are fuzzy inference machine and knowledge base. Inference technique is based on Mamdani algorithm with additional elements for the task. The knowledge base and membership functions are developed only for power cross-linked polyethylene cables for rated voltages from 6 up to and including 35 kV. Output of expert system is a fuzzy pattern of possible causes for dangerous microdefects. Results. According to the results of testing by using our developed system experimentation costs were reduced by 24 %. Conclusion. Thus, our system has enabled to reduce number of errors in diagnosis of cause for dangerous microdefects in cable insulation, increase the level of technological process automation and enhance the effectiveness of the quality management system.

Author Biographies

I. E. Zhigalov, Vladimir State University named after Alexander and Nicolay Stoletovs, Vladimir

д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой информационных систем и программной инженерии

O. I. Monogarov, Vladimir State University named after Alexander and Nicolay Stoletovs, Vladimir

соискатель кафедры информационных систем и программной инженерии

References

ГОСТ Р 55025–2012. Кабели силовые с пластмассовой изоляцией на номинальное напряжение от 6 до 35 кВ включительно. – М.: Стандартинформ, 2014. – 31 с.

Образцов, Ю.В. Силовые кабели среднего напряжения с изоляцией из сшитого полиэтилена. Факторы качества / Ю.В. Образцов, А.А. Фрик, А.А. Сливов // Кабели и провода. – 2005. – № 1. – С. 9–13.

Леонов, А.П. Выявление дефектов кабелей и проводов при испытаниях по категории ЭИ-2 / А.П. Леонов, В.В. Редько // Кабели и провода. – 2015. – № 1. – С. 15–20.

Баринов, В.М. Входной контроль качества кабельной продукции / В.М. Баринов, А.В. Пронин, Н.Н. Соловьев // Кабели и провода. – 2016. – № 6. – С. 16–18.

Домнич, В.С. Построение базы знаний для поиска причин аварийных ситуаций при формировании листового стекла / В.С. Домнич, В.А. Иващенко // Управление большими системами. – 2011. – Вып. 33. – С. 218–232.

Козлова, Т.Д. Экспертная система поддержки принятия решений для определения причин отказов автоматизированных станочных модулей / Т.Д. Козлова, А.А. Игнатьев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2013. – № 1 (25). – С. 19–25.

Борисов, В.В. Нечеткие модели и сети / В.В. Борисов, В.В. Круглов, А.С. Федулов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 284 с.

Борисов, А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования / А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П. Федоров. – Рига: Зинатне, 1990. – 184 с.

Рязанцев, В.И. Методика проведения согласования экспертных оценок, полученных путем индивидуального анкетирования методом анализа иерархий / В.И. Рязанцев, А.В. Морозов // Инженерный вестник. – 2014. – № 12. – http://engsi.ru/doc/742182.html (дата обращения: 25.10.2019).

Елтаренко, Е.А. Обработка экспертных оценок: учеб. пособие / Е.А. Елтаренко, Е.К. Крупнова. – М.: Изд-во МИФИ, 1982. – 96 с.

Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Статистика, 1980. – 263 с. – (Матем. статистика для экономистов).

Менеджмент: учеб. / под ред. проф. В.И. Королева. – М.: Экономистъ, 2006. – 432 с. – (Homo faber).

Бухарин, С.Н. Проблема оценки компетентности и психологических свойств эксперта / С.Н. Бухарин, Н.А. Дивуева // Инноватика и экспертиза. – 2013. – Вып. 1 (10). – С. 108–115.

Коробов, В.Б. Организация проведения экспертных опросов при разработке классификационных моделей / В.Б. Коробов // Социологические исследования. – 2003. – № 11. – С. 102–108.

Литвак, Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений / Б.Г. Литвак. – М.: Патент, 1996. – 271 с.

Назад в неопределенность: будущее кабельного рынка. – https://www.ruscable.ru/article/back_to_uncertainty/ (дата обращения: 25.10.2019).

Published

2020-02-22

Issue

Section

Control in Technical Systems