Перейти к основному контенту Перейти к главному меню навигации Перейти к нижнему колонтитулу сайта
##common.pageHeaderLogo.altText##
Известия ЮФУ
Технические науки
  • Текущий выпуск
  • Предыдущие выпуски
    • Архив
    • Выпуски 1995 – 2019
  • Редакционный совет
  • О журнале
    • Официально
    • Основные задачи
    • Основные рубрики
    • Специальности ВАК РФ
    • Главный редактор
English
ISSN 1999-9429 print
ISSN 2311-3103 online
  • Вход
  1. Главная /
  2. Найти

Найти

Расширенные фильтры
Опубликовано после
Опубликовано до

Результаты поиска

Найден один результат.
  • РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОГО ПОДХОДА К ОБНАРУЖЕНИЮ НЕИСПРАВНОСТЕЙ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

    А.Е. Колоденкова , С.С. Верещагина
    2025-01-30
    Аннотация ▼

    Электрооборудование (ЭО) играет ключевую роль в промышленных электротехнических
    системах, в которых неожиданные механические неисправности в процессе эксплуатации могут
    привести к тяжелым последствиям (нарушение технологического процесса, снижение качества и
    количества выпускаемой продукции, возникновение аварийных ситуаций). Для своевременного вы-
    явления подобных неисправностей, а также обеспечения нормальной работы систем необходимо
    проводить регулярное оценивание технического состояния ЭО с помощью современных компью-
    терных технологий в условиях неполной и нечеткой информации. Для решения данной проблемы
    предлагается подход с использованием квантования и сверточных нейронных сетей (СНС), отли-
    чающийся от существующих подходов комплексной обработкой термограмм, полученных с помо-
    щью тепловизионного устройства; изображений с черно-белыми и цветными графиками, получен-
    ных с приборов либо построенных по статистическим данным. Данный подход позволяет повы-
    сить точность классификации различных неисправностей ЭО, снизить неплановые отказы обору-
    дования за счет оперативного принятия решений относительно технического состояния ЭО в
    условиях неполной и нечеткой информации. Обзор исследований в данной предметной области как
    российских, так и зарубежных ученых отражает целый ряд успешных экспериментов по исполь-
    зованию СНС. Разработанная СНС для классификации неисправностей на выходе выдает номер
    класса, к которому относится текущее состояние оборудования (класс 1 – работоспособное ЭО;
    класс 2 – работоспособное ЭО с небольшими отклонениями). В настоящей работе рассматрива-
    ются обобщенная схема и алгоритм комплексного подхода к обнаружению неисправностей ЭО с
    подробным их описанием. Результаты исследования были получены при диагностировании асин-
    хронного двигателя АИР63А4У1 и подтверждают обоснованность и объективность использова-
    ния предложенного подхода

1 - 1 из 1 результатов

links

Для авторов
  • Подать статью
  • Требования к рукописи
  • Редакционная политика
  • Рецензирование
  • Этика научных публикаций
  • Политика открытого доступа
  • Сопроводительные документы
Язык
  • English
  • Русский

journal

* не является рекламой

index

Индексация журнала
* не является рекламой
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Адрес редакции: 347900, г. Таганрог, ул. Чехова, д. 22, А-211 Телефон: +7 (8634) 37-19-80 Электронная почта: iborodyanskiy@sfedu.ru
Публикация в журнале бесплатна
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.
logo Сайт разработан командой ЦИИР