Новый алгоритм технического диагностирования гребных электродвигателей
Аннотация
Показано одно из направлений, определяющих повышение качества контроля и диагностики технического состояния электрооборудования судов. Рассматривается новый алгоритм диагностирования технического состояния гребных электродвигателей, основанный на представлении гребного электродвигателя изменяющимся объектом, эксплуатация которого заключается в трансформации структуры объекта под влиянием различных факторов. Определены параметры диагностирования гребных электродвигателей. Созданы функциональная и математическая модели диагностирования гребных электродвигателей. Разработанный алгоритм диагностирования гребного электродвигателя позволяет обнаруживать неисправности с заданной глубиной диагностирования. Данный алгоритм можно использовать в составе экспертных систем контроля технического состояния судовых электроэнергетических установок. Предложен комплексный подход к построению алгоритма технического диагностирования гребных электродвигателей на основе логической модели диагностирования. Отличительной особенностью и новизной предлагаемого алгоритма диагностирования гребного электродвигателя является то, что он позволяет учитывать взаимное влияние диагностических признаков на состояние объекта и с единых методологических позиций оценивать техническое состояние любого гребного электродвигателя.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
Patel M.R. Shipboard Electrical Power Systems CRC Press. Taylor & Francis Group, 2012. 370 p.
Lukyanov S.I., Karandaev A.S., Sarvarov A. S. [Development and Implementation of Intelligent Sys-tems for Electrical Equipment State Diagnostics]. Vestnik Magnitogorskogo gosudarstvennogo technich-eskogo universiteta im. G.I. Nosova [Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University], 2014, no. 1, pp. 129–134. (in Russ.)
Barkov A.V., Barkova N.A. [Intelligent Monitoring and Diagnostics Systems of Machines by Vibra-tion]. Trudy Peterburgskogo energeticheskogo instituta povysheniya kvalifikatsii Mintopenergo Rossiyskoy Federatsii i Instituta vibratsii SShA [Proceedings of Petersburg Energy Institute of Training Executives and Experts of the Mi¬nistry of Energy of the Russian Federation and USA Vibration Institute], vol. 9, 1999. (in Russ.)
Kryukov O.V. Intelligent Electric Drives with IT algorithms. Automation and Remote Control, 2013,
vol. 74, no. 6, pp. 1043–1048. DOI: 10.1134/S0005117913060143
Babichev S.A. Automated Monitoring System for Drive Motors of Gas-Compressor Units. Automation and Remote Control, 2011, vol. 72, no. 1, pp. 175–180. DOI: 10.1134/S0005117911010176
Kryukov O.V. Methodology and Tools for Neuro-Fuzzy Prediction of the Status of Electric Drives of Gas Com-pressor Units. Russian Electrical Engineering, 2012, vol. 83, no. 9, pp. 516–520. DOI: 10.3103/S1068371212090064
Kryukov O.V., Titov V.V. Development of CAC Systems for Autonomous Wind-Energy Installations.
Automation in the Industry, 2009, no. 4, pp. 35–37.
Milov V.R., Kryukov O.V. Intellectual Management Decisions Support in Gas Industry. Automation and Remote Control, 2011, vol. 72, no. 5, pp. 1095–1101. DOI: 10.1134/S0005117911050183
Kalnynsh N.N., Kryukov O.V. Rubtsova I.E, Ryabkova E.Yu. Innovative Solutions in Design of Sys-tems of Compressor Station Illumination. Automation in the Industry, 2011, no. 9, pp. 19–21.
Podkovyrin D.S. [Neuro-Fuzzy Model of Synchronous Generator Technical Condition Diagnostics]. Glavnyi energetik [Chief Power Engineer], 2015, no. 11–12, pp. 55–60. (in Russ.)
Korobeinikov A.B., Sarvarov A.S. Analysis of Existing Methods for Diagnostics of Electric Motors and Perspectives of Their Development. Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University, 2015, no. 1, pp. 4–9.
Dar'enkov A.B., Khvatov O.S. [Highly Autonomous Electricity Generating Station]. Trudy Nizhe-gorodskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Proceedings of the Nizhny Novgorod State Tech-nical University], 2009, vol. 77, pp. 68–72. (in Russ.)
Steklov A.S., Titov V.G., Serebryakov A.V. [System for Diagnostics of Marine Synchronous Genera-tor Technical Condition]. Trudy Nizhe-gorodskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. R.E. Alekseeva [Proceedings of the R.E. Alekseev Nizhny Novgorod State Technical University], 2016, no. 1, pp. 60–64.
(in Russ.)
Kryukov O.V. [Method and System of Decision-making on Forecasting of Electrically Driven Gas Pum¬ping Units Technical Condition ]. Elektrotekhnicheskie sistemy i kompleksy [Electrotechnical systems and complexes], 2015, no. 4 (29), pp. 35–38. (in Russ.)
Kalyavin V.P., Rybakov L.M. Nadezhnost' i diagnostika elementov elektroustanovok [Reliability and
Diagnostics of Electrical Installation Elements]. St. Petersburg, Elmor Publ., 2009. 336 p.
Kadin S.N., Kazachenko A.P., Kryukov O.V., Reunov A.V. Questions Related to the Development of Metrological Assurance in the Design of Gazprom Facilities. Measurement Techniques, 2011, vol. 54, no. 8,
pp. 944–952. DOI: 10.1007/s11018-011-9832-7
Kryukov O.V. [Diagnostics of Electromechanical Parts of Wind Power Plants]. Elektromekhanichni I energoz-berigayuchi sistemi [Electromechanical and Energy Saving Systems], 2012, no. 3, pp. 549–552.
Babichev S.A., Bychkov E.V., Kryukov O.V. Analysis of Technical Condition and Safety of Gas-Pumping Units. Russian Electrical Engineering, 2010, vol. 81, no. 9, pp. 489–494. DOI: 10.3103/S1068371210090075
Kryukov O.V. [Unified Monitoring and Control System of Electric Driven Gas Compressor Units]. Advanced Information Technology, Automation Tools and Systems and their Implementation at Russian En-terprises: MNPK Collected Papers, AITA-2011, Moscow, IPU RAN, 2011, pp. 329–350. (in Russ.)
Steklov A.S., Titov V.G., Serebryakov A.V. [Determining the Degree of Efficiency of Marine Syn-chronous Generators with the Use of Artificial Neural Networks, Fuzzy]. Vestnik Chuvashskogo universiteta [Bulletin of Chuvash University], 2016, no. 1, pp. 97–104. (in Russ.)
DOI: http://dx.doi.org/10.14529/power170211
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.