Розробка концепції побудови систем діагностування обертових електричних машин в умовах обмеженої інформативності діагностуючих ознак

РОЗРОБКА КОНЦЕПЦІЇ ПОБУДОВИ СИСТЕМ ДІАГНОСТУВАННЯ ОБЕРТОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МАШИН В УМОВАХ ОБМЕЖЕНОЇ ІНФОРМАТИВНОСТІ ДІАГНОСТУЮЧИХ ОЗНАК

DEVELOPMENT OF THE CONCEPT OF BUILDING DIAGNOSTIC SYSTEMS OF ROTATING ELECTRICAL MACHINES UNDER THE CONDITIONS OF LIMITED INFORMATIONALITY OF DIAGNOSTIC SIGNS

Сторінки: 70-77. Номер: №4, 2022 (311)  
Автори:
ГРАНЯК В. Ф.
Вінницький національний аграрний університет
https://orcid.org/0000-0001-6604-6157
e-mail: titanxp2000@ukr.net
ГРИЩУК О. А.
Вінницький науково-дослідний експертно-криміналістичний центр МВС України
e-mail: oleggryshchuk@gmail.com
Valerii HRANIAK
Vinnytsia National Agrarian University
Oleh HRYSHCHUK
Vinnytsia Research Expert Forensic Center of the Ministry of Internal Affairs of Ukraine
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-311-4-70-77

Анотація мовою оригіналу

У статті досліджено особливості побудови систем діагностування обертових електричних машин в реальних умовах їх експлуатації. Показано, що в зазначених режимах роботи існує проблема обмеженої інформативності вхідних інформаційних параметрів, що можуть бути використані для побудови таких систем. Обґрунтовано доцільність вибору типу вхідної інформації систем діагностування на основі методу еволюційного пошуку. Продемонстровано, що зазначений метод дозволяє більш повною мірою охопити простір пошуку, ніж, наприклад, градієнтні методи оптимізації, та отримати розв’язок, близький до оптимального, за відносно короткий час (малу кількість ітерацій).
Запропоновано концепцію та типову структурну схему системи діагностування обертових електричних машин на основі модифікованої нестандартної штучної нейроподібної мережі (ШНМ) та структуру самої ШНМ, що враховує при діагностуванні поточний режим роботи електричної машини та характеризується високою адаптивністю до об’єкта діагностування. Наведено приклад її апаратної реалізації.
Ключові слова: обертова електрична машина, діагностування, інформативна ознака, інформативність, селективність, вираженість, штучна нейроподібна мережа.

Розширена анотація англійською  мовою

The article examines the peculiarities of the construction of systems for diagnosing rotating electric machines in the real conditions of their operation. It is shown that in the specified modes of operation there is a problem of limited informativeness of input information parameters that can be used to build such systems. At the same time, an additional limiting factor that must be considered when designing and implementing such equipment is the limited possibility of intervention in the design of the electric machine, which is usually limited to the manufacturing plant.
As a result of a thorough analysis of the latest research in the direction of the development of diagnostic systems for rotating electric machines, a systematization of the technological parameters of electric machines that are most suitable for use in diagnostic systems was carried out. It is shown that when choosing input parameters of diagnostic systems, it is advisable to consider their informativeness, selectivity, expressiveness and complexity of the acquisition algorithm. At the same time, it is substantiated that the choice of the optimal combination of diagnostic features cannot be considered from the point of view of superposition, since each of them will be characterized by the entropy of selectivity and severity relative to defects of different types.
The expediency of choosing the type of input information of diagnostic systems based on the method of evolutionary search is shown. It is demonstrated that the mentioned method allows to more completely cover the search space than, for example, gradient optimization methods, and to obtain a solution close to the optimal one in a relatively short time (a small number of iterations).
The concept and typical structural diagram of the system for diagnosing rotating electric machines based on a modified non-standard artificial neural network (ANN) and the structure of the ANN itself, which considers the current mode of operation of the electric machine during diagnosis and is characterized by high adaptability to the object of diagnosis, are proposed. An example of its hardware implementation is given.
Key words: rotating electric machine, diagnostics, informative feature, informativeness, selectivity, expressiveness, artificial neural network.

Література

1. Моніторинг і діагностика електромеханічних об’єктів: навчальний посібник / О.П. Чорний [та ін.] – Кременчуг: ЧП Щербатых А.В., 2019 – 122 с.
2. Особливості побудови системи моніторингу технічного стану та діагностування гідроагрегатів: монографія / В.В. Кухарчук [та ін.] – Вінниця: ВНТУ, 2019 – 91 с.
3. Системний аналіз інформаційних процесів: навчальний посібник / В.М. Варенко – Київ: Університет «Україна», 2013 – 203 с.
4. Прокопенко Т.О. Теорія систем і системний аналіз: навчальний посібник / Т.О. Прокопенко – Черкаси: ЧДТУ, 2019 – 139 с.
5. Моніторинг, діагностування, та прогнозування вібраційного стану гідроагрегатів: монографія / В. В. Кухарчук [та ін.] – Вінниця: ВНТУ, 2014 – 168 с.
6. Дискретні вейвлет-перетворення в діагностуванні гідроагрегатів: монографія / В.В. Кухарчук [та ін.] – Вінниця: ВНТУ, 2019 – 118 с.
7. KuksovaI. Approaches to increasing the efficiency of systems of technical diagnostics / V.I.Kuksova // Procedia Structural Integrity – 2019 – № 20 – P. 98-102. DOI: 10.1016/j.prostr.2019. 12.122
8. Howard W.P. Electrical Motor Diagnostics. 2nd Edition / P. Howard – USA: Success by Design, 2014 –432 p.
9. Счастлівий Г.Г. Фізичні процеси в роторах енергетичних і електричних машин і способи підвищення їхньої надійності / Г.Г. Счастлівий, О.І. Титко, В.Л. Ахременко, Ю.М. Васьковський // Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України: Збірник наукових праць – 2010 – Вип 26 – С. 105-113.
10. Теория мезомасштабной турбулентности. Вихри атмосферы и океана / С. Арсеньев [и др.] – Москва: Регулярная и хаотическая динамика, 2016 – 308 с.
11. Rao S.S. Vibration of continuous systems / S.S. Rao – New York, USA: Jon Wiley & Sons, 2007 – 720
12. Граняк В.Ф. Система автоматизованого діагностування і прогнозування розвитку дефектів гідроагрегатів / В.Ф. Граняк // Вимірювання, контроль та діагностика в технічних системах: матеріали ІV Міжнародної конференції, 29-31 жовтня 2019 р. / М-во освіти і науки України, Вінницький національний технічний університет. – Вінниця, 2019 – С. 92-93.

References

1. Monitorynh i diahnostyka elektromekhanichnykh obiektiv: navchalnyi posibnyk / O.P. Chornyi [et al.] – Kremenchuh: ChP Shcherbatыkh A.V., 2019 – 122 p.
2. Osoblyvosti pobudovy systemy monitorynhu tekhnichnoho stanu ta diahnostuvannia hidroahrehativ: monohrafiia / V.V. Kukharchuk [et al.] – Vinnytsia: VNTU, 2019 – 91 p.
3. Systemnyi analiz informatsiinykh protsesiv: navchalnyi posibnyk / V.M. Varenko – Kyiv: Universytet «Ukraina», 2013 – 203 p.
4. Prokopenko T.O. Teoriia system i systemnyi analiz: navchalnyi posibnyk / T.O. Prokopenko – Cherkasy: ChDTU, 2019 – 139 p.
5. Monitorynh, diahnostuvannia, ta prohnozuvannia vibratsiinoho stanu hidroahrehativ: monohrafiia / V. V. Kukharchuk [et al.] – Vinnytsia: VNTU, 2014 – 168 p.
6. Dyskretni veivlet-peretvorennia v diahnostuvanni hidroahrehativ: monohrafiia / V.V. Kukharchuk [et al.] – Vinnytsia: VNTU, 2019 – 118 p.
7. KuksovaI. Approaches to increasing the efficiency of systems of technical diagnostics / V.I.Kuksova // Procedia Structural Integrity – 2019 – № 20 – P. 98-102. DOI: 10.1016/j.prostr.2019. 12.122
8. Howard W.P. Electrical Motor Diagnostics. 2nd Edition / P. Howard – USA: Success by Design, 2014 –432 p.
9. Schastlivyi H.H. Fizychni protsesy v rotorakh enerhetychnykh i elektrychnykh mashyn i sposoby pidvyshchennia yikhnoi nadiinosti / H.H. Schastlivyi, O.I. Tytko, V.L. Akhremenko, Yu.M. Vaskovskyi // Pratsi Instytutu elektrodynamiky Natsionalnoi akademii nauk Ukrainy: Zbirnyk naukovykh prats – 2010 – Vol 26 – P. 105-113.
10. Teoriya mezomasshtabnoj turbulentnosti. Vihri atmosfery i okeana / S. Arsenev [et al.] – Moskow: Regulyarnaya i haoticheskaya dinamika, 2016 – 308 p.
11. Rao S.S. Vibration of continuous systems / S.S. Rao – New York, USA: Jon Wiley & Sons, 2007 – 720
12. Hraniak V.F. Systema avtomatyzovanoho diahnostuvannia i prohnozuvannia rozvytku defektiv hidroahrehativ / V.F. Hraniak // Measurement and control in technical systems: presiding IV International conference, 29-31 october 2019 y. / Ministry of Education and Science of Ukraine, Vinnytsia National Technical University. – Vinnytsia, 2019 – P. 92-93.