Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ для подписчиков

Ремонт по состоянию. Современные методы диагностики турбогенераторов

И.В. РОМАНОВ

Аннотация


Проанализированы вопросы перехода производителей электрической энергии на ремонт по состоянию. Рассмотрены минимальные условия и ключевые этапы, которые делают такой переход возможным с практической точки зрения. Особое внимание уделено качественным измерениям как основе диагностики состояния оборудования. Приведён пример современной системы мониторинга и диагностики, размещаемой на корпусе турбогенератора. Выделены важнейшие преимущества диагностических систем, использующих искусственные нейронные сети. Описан программный блок расчёта остаточного ресурса оборудования. Представлен пример практической реализации диагностических систем на основе машинного обучения искусственных нейронных сетей ООО "Ракурс-инжиниринг". Сделан вывод о наибольшей перспективности диагностических систем, использующих комбинацию диагностических методов, позволяющих определять как заранее известные, так и неизвестные дефекты, а также рассчитывать остаточный ресурс оборудования.

Ключевые слова


ремонт по состоянию; диагностика; остаточный ресурс; искусственная нейронная сеть; ИНС; экспертные алгоритмы; машинное обучение; repair as required; diagnostics; residual life; artificial neural network; machine learning

Полный текст:

PDF

Литература


Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем = Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving / Под ред. Н. Н. Куссуль. - 4-е изд. - М.: Вильямс, 2005. - 864 с.

Флах П. Машинное обучение. - М.: ДМК Пресс, 2015. - 400 с.




DOI: http://dx.doi.org/10.34831/EP.2020.19.14.004

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


© 1998 – 2023 НТФ «Энергопрогресс»


Адрес редакции:
129090, г. Москва, ул. Щепкина, д. 8
Телефон: +7 495 234-74-21
E-mail: energetick@mail.ru, energetik@energy-journals.ru

 

Наши партнеры

                

Выставки: