Введение
ГЛАВА 1. Анализ проблемы диагностирования электромеханических систем в процессе эксплуатации 16
1.1 Основы и содержание эксплуатации и процедур контроля электромеханических систем 16
1.1.1 Объект исследования – электромеханическая система 16
1.1.2 Основы и содержание, этапы и режимы эксплуатации электромеханических систем 18
1.1.3 Содержание процедур контроля технического состояния деталей и узлов электромеханических систем 26
1.1.4 Анализ существующих способов контроля технических состояний электромеханических систем
1.2 Анализ и классификации методов прогноза технических состояний и поиска отказов 34
1.3 Характер и топология взаимосвязей причин и следствий отказов в электромеханических системах 40
1.4 Классификация методов поиска отказов в электромеханических системах 45
1.5 Принципы построения автоматизации процессов систем технического диагностирования электромеханических систем на основе нейросетевых методов
1.5.1 Характеристика объекта диагностирования 47
1.5.2 Автоматное представление системы диагностирования 55
1.5.3 Построение системы диагностирования электромеханической системы на основе конечного автомата 58
1.5.4 Организация работы автомата 59
1.5.5 Построение системы диагностирования на основе нейросетей 61
1.6 Выводы и задачи исследования 66
ГЛАВА 2. Разработка методов и моделей нейросетевого контроля технических состояний электромеханических систем 70
2.1 Классификация и динамика контролируемых параметров электромеханических систем горных машин 70
2.2 Взаимосвязь задач контроля электромеханических систем с задачей распознавания вида их технического состояния 84
2.3 Обоснование метода контроля технических состояний электромеханических систем 90
2.4 Обоснование структуры системы нейросетевого контроля электромеханических систем 101
2.5 Теоретическое обоснование модели распознавания технических состояний, архитектуры и параметров нейросетевого классификатора 105
2.6 Разработка модели распознавания технических состояний на основе mlp-классификатора с избыточным количеством нейронов в слоях 121
2.7 Разработка модели нейронной сети, повышающей производительность при переобучении и достоверность контроля технических состояний электромеханических систем 136
2.8 Выводы 139
ГЛАВА 3. Разработка нейросетевых методов прогнозирования технических состояний электромеханических систем 142
3.1 Обоснование применения нейронных сетей для прогнозирования технических состояний электромеханических систем 142
3.2 Разработка нейросетевых моделей прогнозирования технических состояний электромеханических систем
3.2.1 Модели прогнозирования технических состояний электромеханических систем 148
3.2.2 Обоснование метода обучения экстраполяции параметров электромеханических систем как формализованного процесса накопления априорных данных 155
3.2.3 Нейросетевая реализация модели прогнозной экстраполяции в пространстве признаков прецедентов
157
3.3 Метод прогнозирования работоспособности эмс на основе предварительного преобразования измеряемых сигналов и последующей селекцией прогнозных признаков картой кохонена 164
3.3.1 Распознавание выходных сигналов ЭМС как разбиение в пространстве признаков прогнозного технического состояния 164
3.3.2 Структура нейросетевого прогнозирующего классификатора 168
3.4. Выводы 176
ГЛАВА 4. Разработка нейросетевых методов и моделей ускоряющих поиск неисправностей электромеханических систем 178
4.1. Разработка метода адаптивного выбора измеряемых параметров электромеханических систем 178
4.2 Методика расчета оптимальных частот опроса выбранных параметров непрерывных процессов в эмс 182
4.3 Разработка алгоритма оптимальной по времени последовательности проверок параметров электромеханических систем на основе карты кохонена 189
4.4 Метод поиска причин внезапных отказов электромеханических систем с использованием динамических нейронных сетей
4.4.1 Построение функциональной модели развития неисправности электромеханической системы на основе технологий деревьев отказов 198
4.4.2 Моделирование в нейросетевом базисе процесса развития отказа посредством решения обратной задачи прогнозирования 204
4.5 Выводы 215
ГЛАВА 5. Реализация разработанных методов и моделей диагностирования электромеханических систем 217
5.1 Разработка аппаратуры диагностирования технических состояний электромеханических систем 217
5.1.1 Требования к оценке показателей эффективности контроля технического состояния ЭМС в нейросетевом базисе 217
5.1.2 Блок-схема аппаратуры диагностирования технических состояний электромеханической системы222
5.1.3 Архитектура нейросетевого блока аппаратуры диагностирования технических состояний электромеханических систем
5.2 Разработка аппаратного комплекса для диагностирования электромеханических систем 228
5.3 Структура специального программного обеспечения диагностирования технических состояний электромеханических систем 237
5.4 Выводы по главе 240
ГЛАВА 6. Экспериментальные исследования разработанных методов и моделей диагностирования технических состояний электромеханических систем 242
6.1 Экспериментальная установка и методика исследований 242
6.1.1 Описание экспериментальной установки 242
6.1.2 Методика экспериментальных исследований
6.2 Экспериментальное исследование модели контроля технического состояния асинхронного электродвигателя 245
6.3 Экспериментальное исследование модели контроля технического состояния трансформатора 254
6.4 Экспериментальное исследование модели контроля технического состояния редуктора 260
6.5 Экспериментальное исследование модели контроля технического состояния очистного комбайна
2 6.5.1 Постановка задачи 262
6.5.2 Результаты экспериментальных исследований модели контроля технического состояния электромеханической системы 269
6.6 Экспериментальные исследования модели прогнозирования технического состояния системы управления электропривода 274
6.6.1 Объект экспериментальных исследований и его модель 274
6.6.2 Экспериментальное исследование модели прогнозирования технических состояний с помощью прогнозирующего классификатора 280
6.6.3 Результаты экспериментальных исследований модели прогнозирования технических состояний с помощью прогнозирующего классификатора 288
6.7 Разработка методики выбора структуры и параметров предлагаемых нейронных сетей для диагностирования электромеханических систем 292
6.7.1 Решение задачи контроля технического состояния электромеханической системы 292
6.7.2 Решение задачи прогнозирования технического состояния 297
6.7.3 Методика выбора архитектуры и параметров нейронной сети при диагностировании технического
состояния электромеханической системы 303
6.8 Оценка повышения надежности электромеханических систем при нейросетевом диагностировании 306
6.8.1. Влияние повышения достоверности контроля электромеханических систем на уровень вероятности
их правильного функционирования 308
6.8.2 Влияние достоверности прогнозирования на безотказность электромеханических систем 311
6.8.3 О влиянии достоверности диагностирования на ресурс восстанавливаемой электромеханической системы, как показатель ее долговечности 316
6.8.4 О влиянии достоверности диагностирования на безопасность эксплуатации 317
6.9. Анализ экономической эффективности применения нейросетевых методов и средств диагностирования состояний электромеханических систем 322
6.10. Реализация результатов исследований 329
6.11. Выводы 331
Заключение 334
Библиографический список 337
