МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНИВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ ПРИ ДИАГНОСТИРОВАНИИ
Аннотация
Диагностирование электрооборудования согласно нормативным документам, является
сложным и многофакторным процессом, который регулярно проводится на промышлен-
ных предприятиях и характеризуется широким спектром неопределенностей, связанных с
неточными, нечеткими и неполными исходными данными, большой трудоемкостью, риско-
выми ситуациями. Это приводит к накоплению и развитию различных дефектов, к нару-
шению электроснабжения промышленных предприятий и технологических процессов, а
также к выходу оборудования из строя. Для повышения производительности функциони-
рования и высокого уровня отказоустойчивости оборудования необходимо разрабатывать
методы, модели и средства диагностирования с использованием современных информаци-
онных технологий, включая методы и технологии искусственного интеллекта, учитываю-
щих не только количественную, но и качественную исходную информацию. В настоящей
работе предложен системный подход к оцениванию технического состояния электрообо-
рудования на этапе его эксплуатации, направленный на реализацию общесистемных прин-
ципов, а также на рассмотрение данного процесса в виде открытой системы, тем самым
позволяя наилучшим образом организовать процесс принятия решений в системе управле-
ния. Данные принципы позволят сформулировать различные задачи к оцениванию техниче-
ского состояния оборудования с использованием информационных технологий и технологий
искусственного интеллекта, а также определить способы и пути их решения. Предложе-
на структура единого комплекса оценивания ЭО для интеллектуальных диагностических
систем, устанавливающая последовательность решаемых задач и применяемых для них ме-
тодов, подходов. Единый комплекс позволит повысить информативность ситуаций приня-
тия решений и достоверность заключений о техническом состоянии оборудования в условиях
неполной и нечеткой информации.
Литература
diagnostics and its analysis, Recent Developments in the Field of Non-Destructive Testing,
Safety and Materials Science, 2023, pp. 111-119.
2. Parkhomenko P.P., Sagomonyan E.S. i dr. Osnovy tekhnicheskoy diagnostiki [Fundamentals
of technical diagnostics]. Moscow: Energiya, 1976, 319 p.
3. Rusan V.I., Shvarts K.Yu. Diagnostika elektrooborudovaniya – uchebno-metodicheskiy
kompleks [Diagnostics of electrical equipment - educational and methodological complex].
Minsk: Belorusskiy natsional'nyy tekhnicheskiy universitet, 2021, 296 p.
4. Ismailov A.U. Sovremennye metody diagnostiki i monitoringa sostoyaniya
elektrooborudovaniya dlya povysheniya nadezhnosti elektroenergeticheskikh sistem [Modern
methods of diagnostics and monitoring of the condition of electrical equipment to improve the
reliability of electrical power systems], Ural'skiy nauchnyy vestnik [Ural Scientific Bulletin],
2023, Vol. 9, No. 8, pp. 114-117.
5. Ivanov G., Spasova A., Mateev V., Marinova I. Applied complex diagnostics and monitoring of
special power transformers, Energies, 2023, pp. 1-24.
6. Yakovlev D. An intelligent multi-sensor system for identification and assessment of the technical
condition of electrical equipment using WI-FI, Power engineering: economics, technique,
ecology, 2023. Available at: https://www.researchgate.net/publication/375729870.
7. Murzinov V.L., Murzinov Yu.V., Murzinov P.V., Kocherzhenko D.V. Contacless diagnoctics of
working automated process equipment [Contacless diagnostics of working automated process
equipment], Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin
of the Voronezh State Technical University], 2023, pp. 23-27.
8. GOST 33073-2014. Elektricheskaya energiya. Sovmestimost' tekhnicheskikh sredstv
elektromagnitnaya. Kontrol' i monitoring kachestva elektricheskoy energii v sistemakh
elektrosnabzheniya obshchego naznacheniya [Electric Energy. Electromagnetic compatibility
of technical equipment. Control and monitoring of the quality of electrical energy in general
purpose power supply systems]. Moscow: Standartinform, 2014, 81 p.
9. PUE. Pravila ustroystva elektroustanovok [PUE. Rules for electrical installations]. 7th ed.
Ministry of Energy of the Russian Federation, order dated July 8, 2002, No. 204. Moscow,
2003, 692 p.
10. Xu Y., Wei Z., Li Z. Neural network robustness evaluation based on interval analysis, Neural
Comput & Applic, 2023, 35, pp. 19481-19496.
11. Wang Z., Xu Y., Han L., Zhu T., Sun L. Multivariate long-term traffic forecasting with graph
convolutional network and historical attention mechanism, Knowledge Science, Engineering
and Management. Lecture Notes in Computer Science, 2023, Vol. 14120, pp. 112-123.
12. Kolodenkova A., Vereshchagina S. Development of a unified diagnostic complex of electrical
equipment for intelligent systems, Proceedings - 2023 International Russian Automation Conference,
2023, pp. 209-213.
13. Pyankov O.V., Terentyev A.A. Checking the adequacy of the expert estimates processing algorithm
using slice-matrices, Journal of Computational and Engineering Mathematics, 2021,
Vol. 8, No. 2, pp. 56-63.
14. Dulkarnaev M.R., Malyavko E.A., Gorbokonenko O.A., Saprykina K.M., Semenova E.E.,
Vasechkin D.A., Urvantsev S.I. Kompleksirovanie rezul'tatov dinamicheskogo markernogo
monitoringa, metoda rangovoy korrelyatsii i gibridnykh tsifrovykh modeley dlya otsenki
vliyaniya skvazhin [Integrating the results of dynamic marker monitoring, the rank correlation
method and hybrid digital models for assessing the impact of wells], Burenie i neft' [Drilling
and Oil.], 2021, No. 10, pp. 32-37.
15. Kolodenkova A., Vereshchagina S. Selection of basic parameters for the diagnosis of industrial
electrical equipment using computer technology, International Conference on Industrial Engineering,
Applications and Manufacturing, 2022, pp. 982-986.
16. Kolodenkova A., Vereshchagina S. Method for selecting diagnostic parameters using information
technologies under a set of various types of information, International Conference on
Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, 2023, pp. 916-920.
17. Kolodenkova A.E., Vereshchagina S.S. Podkhod k proverke bazy znaniy intellektual'nykh
sistem diagnostirovaniya promyshlennogo oborudovaniya [An approach to checking the
knowledge base of intelligent systems for diagnosing industrial equipment], Vestnik
Rostovskogo gosudarstvennogo universiteta putey soobshcheniya [Bulletin of the Rostov State
University of Transport], 2023, No. 3 (91), pp. 18-27.
18. Kolodenkova A.E., Vereshchagina S.S., Dobrova V.V., Muntyan E.R., Olgeizer I.A. Mapping
out the measures to prevent the failure of electrical equipment, Proceedings of the Sixth International
Scientific Conference "Intelligent Information Technologies for Industry", 2022,
pp. 437-443.
19. Valiullin K.R., Tushev S.I. Algoritm perescheta temperatury asinkhronnogo dvigatelya na
osnove ekvivalentnoy teplovoy skhemy [Algorithm for recalculating the temperature of an
asynchronous motor based on an equivalent thermal circuit], Energeticheskie sistemy [Energy
systems], 2022, No. 2, pp. 42-48.
20. Fedorov M.M., Alekseev E.R. Metody rascheta teplovogo sostoyaniya asinkhronnykh
dvigateley pri izmenenii napryazheniya seti [Methods for calculating the thermal state of asynchronous
motors when the network voltage changes], Izvestiya TRTU [Izvestiya TSURE], 200,
No. 2 (25), pp. 60-64.
