Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Управление диагностическими комплексами судовых средств автоматизации на основе комплексного метода

Диссертация: Управление диагностическими комплексами судовых средств автоматизации на основе комплексного метода
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

При функциональном диагностировании, ОД всегда находится в рабочем состоянии, а поиск дефектов осуществляется на основе измерений и анализа диагностических параметров, число которых может быть достаточно большим, а требования к быстродействию и точности измерений очень жесткими. Снижению быстродействия диагностирования способствует также объемная математическая обработка исходной диагностической… Читать ещё >

Управление диагностическими комплексами судовых средств автоматизации на основе комплексного метода (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Перечень использованных сокращений
  • Глава 1. Анализ современных методов диагностики
    • 1. 1. Вибродиагностика
    • 1. 2. Электрический метод
    • 1. 3. ИК-диагностика
    • 1. 4. Измерение магнитных полей рассеяния
    • 1. 5. Существующие системы вибродиагностики
    • 1. 6. Интеллектуальные системы мониторинга и диагностики
  • Выводы по первой главе
  • Глава 2. Разработка обобщенного критерия качества объекта диагностики
    • 2. 1. Корреляционный анализ
    • 2. 2. Частные функции желательности
    • 2. 3. Обобщенная функция желательности
  • Выводы по второй главе
  • Глава 3. Математическая модель обобщенного критерия качества
    • 3. 1. Постановка задачи
    • 3. 2. Планирование эксперимента
    • 3. 3. Математическая модель комплексного критерия
    • 3. 4. Прогноз времени работы подшипника по степени работоспособности
  • Выводы по третьей главе
  • Глава 4. Алгоритмизация систем управления электромеханическим оборудованием
    • 4. 1. Интеллектуальное управление диагностической системой
    • 4. 2. Моделирование интеллектуальной системы управления диагностическим комплексом
    • 4. 3. Подсистема управления по комплексному диагностическому критерию для АСУ ТП промышленного рыболовства
    • 4. 4. Алгоритм работы устройства распределения нагрузки между дизель генераторами
  • Выводы по четвертой главе

Актуальность темы

.

Оптимизация автоматизированных систем управления технологическими и энергетическими процессами (АСУ ТП) не всегда позволяет получить требуемые показатели качества управления, так как разработанные математическое и алгоритмическое обеспечение не учитывает фактического состояния технологического оборудования и средств автоматизации.

Достигнутый уровень средств и методов диагностирования судового электрического оборудования (СЭО), позволяет успешно решать большое число разнообразных задач диагностики нижнего уровня, однако практически не обеспечено решение задач мониторинга и регулирования основных диагностических показателей, а также определения предотказных состояний объектов диагностирования (ОД). Существующие системы •/* диагностического обеспечения на судах не позволяют перейти к непрерывному контролю за состоянием оборудования и техническому обслуживанию по состоянию, и не интегрированы в состав АСУ ТП.

Для организации такого обслуживания требуются методы и средства диагностирования, позволяющие оценить состояние объекта контроля на текущий момент и прогнозировать его состояние на ближайшее будущее.

При функциональном диагностировании, ОД всегда находится в рабочем состоянии, а поиск дефектов осуществляется на основе измерений и анализа диагностических параметров, число которых может быть достаточно большим, а требования к быстродействию и точности измерений очень жесткими. Снижению быстродействия диагностирования способствует также объемная математическая обработка исходной диагностической информации, включающая в себя вычисление спектральных характеристик и корреляционных функций, цифровую фильтрацию, статистику и т. д.

Поэтому тема диссертационной работы посвященная повышению быстродействия диагностических систем на основе обобщенного критерия качества ОД и интеграции подсистемы диагностики в АСУ ТП является актуальной.

Цель исследования.

Целью данной работы является разработка методов повышения качества диагностирования автоматических систем на основе их интеллектуального управления по комплексному критерию и алгоритмического обеспечения АСУ ТП с учетом работоспособности оборудования качества.

Для решения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

1 Анализ существующих методов диагностирования СЭО и современного состояния вопросов автоматизации и управления диагностическими системами.

2 Разработка частных и комплексного показателей качества диагностических параметров СЭО.

3 Построение математической модели комплексного диагно-стического критерия.

4 Разработка алгоритмического обеспечения интеллектуального управления диагностическим комплексом.

5 Обоснование структур и алгоритмов работы АСУ ТП с подсистемой оценки работоспособности оборудования по комплексному диагностическому критерию.

Методы исследования.

В работе использованы методы системного анализа и математического моделирования, математические методы планирования многофакторного эксперимента и регрессионного анализа, методы технической кибернетики и теории управления.

На защиту выносится.

1. Методика оценки качества объекта диагностирования по частным и комплексному показателю качества на основе функций желательности Харрингтона.

2. Регрессионная математическая модель комплексного показателя качества.

3. Структурная схема АСУ ТП по состоянию технологического процесса и по состоянию оборудования.

4. Алгоритмическое обеспечение АСУ диагностическим комплексом, включая интеллектуальный блок на основе алгоритмов нечеткой логики.

5. База данных диагностических параметров СЭО.

Научная новизна.

1 Впервые предложено для сокращения объема информации по диагностическим параметрам, вводимым в АСУ, использовать комплексный количественный критерий качества на основе функций желательности Харрингтона.

2 Впервые на основе методов математического планирования эксперимента разработана математическая модель комплексного показателя качества СЭО.

3 Разработана автоматизированная система управления процессом с учетом диагностики состояния СЭО.

4 Разработано алгоритмическое обеспечение системы управления диагностическим комплексом с интеллектуальным блоком на основе нечеткой логики.

Практическую ценность имеют.

1 Методика расчета частных и комплексного критериев качества диагностических параметров на основе функций желательности Харрингтона.

2 Математическая модель комплексного критерия качества.

3 Структурная схема и алгоритмическое обеспечение системы управления диагностическим комплексом.

4 База данных диагностических параметров СЭО.

Реализация и внедрение.

Теоретические и практические результаты внедрены в ОАО ПКФ «Фатом» при диагностировании СЭО, а также используются в учебном процессе на кафедре «Электрооборудование и автоматика судов» в ФГОУ ВПО «Астраханский государственный технический университет» при изучении дисциплины «Диагностирование судового электрооборудования и средств автоматики», на кафедре «Морская техника и технологии» Актауского филиала Казахской Академии транспорта и коммуникаций при изучении дисциплины «Надежность электрооборудования транспортных средств».

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на ежегодных научных конференциях Астраханского Государственного технического университета (2005 — 2007гг.) — VII Международной научно-методической конференции «Традиции и педагогические новации в электротехническом образовании НИТЭ-2006» (Астрахань 2006) — Всероссийской научно-технической конференции «Современные технологии в кораблестроительном и энергетическом образовании, науке и производстве» (Нижний Новгород 2006) — XII Международной научной и практической конференции «Современные техника и технологии» (Томск 2006) — VII Международной научно-практической конференции «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики» (Новочеркасск 2006).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, в том числе 3 статьи в публикациях по перечню ВАК, 4 статьи в материалах международных конференций.

Структура и объем диссертации

.

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Основной текст 146 страниц машинописного текста. Библиография — 106 наименований.

Выводы по четвертой главе:

1'. Разработан алгоритм управления устройством распределения нагрузки: между двумя дизель — генераторами в зависимости от степени и>с работоспособности и от нагрузки на электростанцию.

2. Построена иерархическая система для определения вклада каждого диагностического признака в оценку состояния подсистем ЭТО.

3. Внедрение микропроцессорного виброанализатора в интеллектуальныйдиагностический комплекс и использование нечеткой логики позволяете добиться более качественной оценки состояния СЭО.

4. Разработана нечеткая модель интеллектуальной системы управленизз^ диагностическим комплексом с использованием графических средств системь-zt: MATLAB, при помощи которой можно выполнить оценку системы нечеткого вывода для задачи автоматического управления электрооборудования.

5. Разработан алгоритм управления (контроля, диагностирования-^ регулирования) судовыми техническими средствами. Запись алгоритму, позволяет получить формальную математическую модель закона управления: = удобную для последующего программирования в кодах команд ЭВМ.

6. Разработан алгоритм управления устройством распределения нагрузки-з: между двумя дизель — генераторами в зависимости от степени их работоспособности и от нагрузки на электростанцию.

7. Обоснована и предложена структурная схема АСУ ТП диагностически: комплексом с управлением по состоянию объекта и по состоянию оборудования:

Заключение

.

В результате проведенных исследований получены следующие результаты:

1 Комплексное диагностирование электрооборудования дает значительно более широкие возможности не только заблаговременного выявления зарождающихся дефектов, но и определения причин их возможного возникновения, т. е. прогнозирования и профилактики. Благодаря разностороннему подходу и, как следствие, взаимной компенсации недостатков различных методов, появляется возможность повышения точности результатов диагностирования.

2 Задача диагностики и прогноза состояния для каждого вида оборудования решается по-своему с разной глубиной. Для вращающегося оборудования (машин) в последние годы наиболее успешно она решается с использованием сигналов вибрации в типовых режимах работы машины. Но из множества предлагаемых на мировом рынке методов и средств вибрационного мониторинга и диагностики только малая часть дает желаемые результаты.

3 Известен ряд достаточно разработанных и апробированных методов диагностирования электромеханических систем и методики выбора диагностических элементов и параметров. К наиболее эффективным из них для выявления механических дефектов можно отнести анализ измеренных спектров вибраций и измерение акустических, тепловых полей и электрических полей рассеивания.

4 Для перехода на обслуживание и ремонт промышленного оборудования по фактическому состоянию необходима разработка интеллектуальных систем диагностики по комплексным диагностическим параметрам.

Процесс управления вибродиагностикой судового оборудования молено представить в виде последовательности следующих операций:

— сбор информации о текущем состоянии объекта диагностирования;

— обработку информации при помощи программы;

— выдачу результатов обработки информации оператору и реализация выбранного воздействия на объекте диагностирования.

5 Создание систем управления последних поколений, усложнение их технических систем, а также возросшие требования к безопасности приводят к необходимости разработки интеллектуальных систем, способных выполнять функции человека-эксперта, способствовать поиску оптимальных решений, выдавать советы и рекомендации в темпе реального времени в процессе контроля и мониторинга состояния системы управления.

6 Проведен анализ методов диагностирования СЭО автоматических диагностических систем и систем их управления. Показано, что большой объем исходной информации приводит к усложнению системы и снижению их быстродействия. Один из путей снижения объема диагностической информации вводимой в систему управления и, соответственно, повышения быстродействия системы, является разработка комплексного диагностического показателя качества взамен многих.

7 Обобщенная функция желательности Харрингтона является количественным, однозначным, единым и универсальным показателем качества исследуемого объекта, и если добавить еще такие свойства, как адекватность, эффективность и статистическая чувствительность, то становится ясным, что ее можно использовать в качестве критерия оптимизации.

8 Разработаны частный и комплексный критерии качества диагностических параметров СЭО на основе функций желательности Харрингтона. Предложенная методика представляет собой принципиальную основу нового метода обработки диагностической информации.

9 Предлагаемый критерий позволяет не только получить непрерывную шкалу качества, но и значительно увеличить достоверность оценки с учетом особенностей конкретного типа диагностики и диагностируемого оборудования путем введения нелинейных зависимостей у', (у,) па основе опытных данных и мнения специалистов по данным вопросам. Также можно отметить простоту автоматизации получения комплексного критерия качества с помощью предложенного метода.

10 В результате анализа априорной информации в качестве математической модели комплексного диагностического критерия принята нелинейная полиноминальная модель второго порядка. Кроме этого, алгебраические полиномы — это самые простые модели, что упрощает как обработку результатов эксперимента, так и интегрпретацию его результатов.

11 Для оптимизации параметров модели матрица планирования эксперимента должна удовлетворять следующим математическим критериям оптимальности: D — оптимальность, G — оптимальность, композиционность. Наиболее полно выбранным критериям оптимальности удовлетворяет ортогональный центральный композиционный план второго порядка, при котором обеспечивается:

— минимальное количество опытов;

— максимальное количество информации;

— простейшая обработка результатов эксперимента.

12 С использованием методов планирования эксперимента построена регрессионная математическая модель комплексного критерия качества по пяти параметрам: виброперемещение, виброскорость, виброускорение, dBm максимальный шум подшипника, dBc — собственный шум подшипника. Данная модель адекватна не только по критерию Фишера, но и реальным показателям диагностики, полученным другими методами.

13 Анализ сечения поверхности отклика показал, что увеличение каждого из факторов ведет к уменьшению обобщенного критерия Харрингтона, при этом скорость изменения обобщенного критерия качества может служить дополнительным диагностическим параметром и основанием для моделирования прогноза состояния подшипника. Построена модель прогноза состояния подшипника в виде полинома второго порядка с погрешностью около 14,4%.

14 Разработана нечеткая модель интеллектуальной системы управления диагностическим комплексом с использованием графических средств системы MATLAB, при помощи которой можно выполнить оценку системы нечеткого вывода для задачи автоматического управления.

15 Разработан алгоритм управления (контроля, диагностирования, регулирования) судовыми техническими средствами. Запись алгоритма позволяет получить формальную математическую модель закона управления, удобную для последующего программирования в кодах команд ЭВМ.

16 Разработан алгоритм управления устройством распределения нагрузки между двумя дизель — генераторами в зависимости от степени их работоспособности и от нагрузки на электростанцию.

17 Обоснована и предложена структурная схема АСУ ТП диагностическим комплексом с управлением по состоянию объекта и по состоянию оборудования.

19 Создана база данных диагностических параметров СЭО.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ю.П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М., Наука, 1976, 279 с.
  2. Л.П., Малько С. Л. Тестовая диагностическая система на основе активной идентификации // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления: Сб. матер. XV науч.-техн. конф. М.: МГИЭМ, 2003.- с.250−251
  3. Анзимиров Л. Trace Mode как инструмент комплексной автоматизации // PC Week/RE, 1998.-№ 8.
  4. С.В., Крекнин Л. Т. Цели и задачи технической диагностики. //Контроль. Диагностика, 2003- № 5, — с. 19- 22.
  5. Ф., Франк П. Надёжность и техническое обслуживание: по вибрации. Тр. Петербургского энергетического института математический подход. -М.: Радио и связь, 1988.
  6. В.М. Применение вейвлет-фильтрации при обработке диагностической информации. МИФИ. М., — 2004.
  7. А.В. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации: Учеб. пособие/Барков А. В., Баркова Н. А., Азовцев А. Ю. СПб., 2000.-158 с.
  8. А.В., Баркова Н.А, Азовцев А. Ю. Особенности диагностики низкооборотных подшипников качения.// Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику.:http://www.vibrotek.com/russian/articles/intelect-rus/index/htm
  9. А.В., Баркова Н. А. Интеллектуальные системы мониторинга и диагностики машин. Институт повышения квалификации Минтопэнерго РФ и Института вибрации США. http://www.vibrotek.com/russian/articles/intelectrus/index/htm.
  10. A.B., Тулугуров В. В. Вибрационная диагностика в бумажной промышленности России // Электронный ресурс. — Режим доступа к сборнику.: http://vibrotek.com/russian/articles/bumproml-rus/index.htm.
  11. Т.Ф., Ланкин Ю. П. Алгоритмы самостоятельной адаптации для нейронных сетей./ Препринт ТО N5.- Красноярск: Институт биофизики СО РАН, Теоротдел,-1998.-14 с.
  12. А.В. Интеллектуализация системы диагностики и прогнозирования // Датчики и системы,-2005.-№ 9,-с.65 70.
  13. С. В поисках идеальной модели // PC Week/RE, 1997.45.
  14. С.И. Алгоритмы спектрального интегрирования виброакустического сигнала для вибродиагностики машин. Dynamics Of Machine Aggregates 2000, 5th International Conference, Gabcikovo, Slovak Republic e-mail: post@dynamics.ru- http://www dynamics.ru.
  15. A.B., Ванин B.K. Метод контроля состояния механической части асинхронного двигателя // Электротехника,-1997.-№ 10, — с.7—9.
  16. О. С., Каримов Р. Т., Надеев А. И. Современные методы диагностики электромеханических систем // Вестник АГТУ,-2006—№ 2(31),-с.51−56.
  17. О.С., Надеев А. И., Нестеров О. С., Чавычалов Д.Ю.
  18. Интеллектуальное управление диагностической системой//"Известия ВУЗов. Северо-Кавказкий регион. Технические науки". Новочеркасский полит, ин-т — 2006.
  19. О.С., Дудников А. С., Надеев А. И. Комплексный метод диагностики электромеханических систем//"Известия ВУЗов. СевероКавказский регион. Технические науки". Новочеркасский полит, ин-т.,-2006.
  20. О.С., Дудников А. С., Надеев А. И. Комплексный критерий качества для автоматических диагностических систем//"Датчик и системы", М., -2007 — № 1- с.44−46.
  21. С.А. и др. Диагностирование обрыва стержня клетки ротора асинхронного двигателя // Электротехника.-1998.-№ 2,-с.13−15.
  22. Г. А., Халилов Д. Д., Абдуллаев Н. Д., Гашимов М. А. Исследование магнитных полей рассеяния в электрических машинах для их диагностики в условиях в условиях работы // Электротехника,-2000 — № 6,-с. 22−27.
  23. М.А., Гаджиев Г. А., Мирзоева С. М. Диагностирование неисправностей обмотки статора электрических машин // Электрические станции,-1998.-№ 11-с.30−35.
  24. . JI. Мониторинг и диагностика технического состояния машинных агрегатов Ч. 1: Мониторинг технического состояния по параметрам вибрационных процессов, — 999.—188с.
  25. . JI. Мониторинг и диагностика технического состояния машинных агрегатов Ч. 2: Диагностика технического состояния на основе анализа вибрационных процессов,-1999 229с.
  26. Е.С., Мадорский Е. З., Розенборг Г. Ш. Диагностирование судовых технических средств: Справочник.- М.: Транспорт,-1993−150 с.
  27. В.И. Диагностика оборудования на предприятиях // Комбикормовая промышленность,—1998.-№ 2.
  28. Р. Будущее датчиков и систем вибромониторинга // Датчики и системы,-2001- № 1, — с.62- 64.
  29. Н.Е., Крылов А. П. «ГИЕПАС"Микропроцессорная система управления судовой электроэнергетической установкой. Учебный справочник СПб.: Элмор,'1999.-120 с.
  30. С.В. Решение комплексных задач контроля и диагностики силовых установок летательных аппаратов активными экспертными системами // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика,-2002.-№ 12,-с.53−57.
  31. В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия «и ~ определения' // Известия ~ Академии «наук. Теория и системы управления-1997.-№ 3,-с. 138−145.
  32. А.С., Надеев А. И., Яковлев В. Г. Обобщенный критерий качества частотных преобразователей // Известия вузов. Северо-кавказский регион. Технические науки. Ростов на Дону: изд-во СКНЦ ВШ-2006.-№ 2,-с.28−31.
  33. Э.Л. Современные интеллектуальные датчики общепромышленного назначения, их особенности и достоинства // Датчики и системы, 2002. № 2,-с.42−47.
  34. Канэда Йосихару, Токэно Массхиро. Практическое применение системы текущей диагностики электроизоляции двигателя 3−11 кВ. Denki hyoron = Elec. Rev,-2003. 88-№ 8, — c.73−77.
  35. С.И., Мышенков К. С., Новицкий С. О., Новицкий О. А. Новые информационные технологии // Хлебопродукты—1997—№ 4.
  36. В.П., Сальников Н. А. Проблемы обеспечения надежности на анализа вибрационных процессов,-1999.-229 с.
  37. И.П. Математическое моделирование электрических машин. М.: Высшая школа,-1987.
  38. О.И. Вибровозбуждение и динамические нагрузки в цилиндрических зубчатых передачах. Дис. канд. техн. наук.,-М.,-1997.-250 с.
  39. А.А. Оценка работоспособности машин и агрегатов по трендам вибропараметров. Dynamics Of Machine Aggregates 2000, 5th International Conference, Gabcikovo, Slovak Republic, e-mail: post@dynamics.ru- http://www dynamics.ru.
  40. В.Н. Самодиагностика вибродиагностических систем. Контроль. Диагностика--2002,-№ 9.-с. 18−22.
  41. П.Г. Виртуальные измерительные системы/ЯТриборы и системы управления,—1996.-№ 11.-С.44−47.
  42. P.O., Надеев А. И., Решетов А. С. Показатели качестваэксплуатационных характеристик магнитострикционного преобразователя // Датчики и системы—2002—№ 5 — с.21—22.
  43. Ю.П. Реализация нейросетей с фиксированной структурой на аналоговой элементной базе./ Автореферат дисс.канд.техн.наук.- Красноярск: Институт биофизики СО РАН -1994.-23 с.
  44. Ю.П., Лалетин А. П. Моделирование изменений экологических объектов с помощью нейронных сетей.// Сибирский экологический журнал.- Новосибирск: Издательство СО РАН, Т.6, № 4,-1999.-с.449−452.
  45. Ю.П. Самоадаптирующиеся нейронные сети./ Препринт ТО N3.- Красноярск: Институт биофизики СО РАН, Теоротдел-1997−21с.
  46. Д.В., Мельников В. П. Интеллектуализация датчиков // Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля^ и» управления: Сб. матер. XII науч.-техн. конф. М.: МГИЭМ-2000.
  47. А.А., Кочнев М. Н., Мынцова О. В., Системы виброакустического диагностирования агрегатов роторного типа. http: wpsv.vinf.ru. e-mail, psv@vinf.ru. ,
  48. А.А., Мынцова О. В., Шкумат А. Г. Опыт эксплуатации переносных систем диагностирования агрегатов роторного типа. http: wpsv.vinf.ru. e-mail, psv@vinf.ru.
  49. А.И. Интеллектуальные* магнитострикционные преобразователи параметров движения сверхбольшого диапазона. Дисс.докт. техн.наук. Астрахань,-2000.-43 7с.'
  50. В. М., Савченко К. Н. Метод вибродиагностики роторных машин и механизмов. // Вибрация и вибродиагностика. Проблемы стандартизации: Тезисы докладов 3 Всесоюзной научн.-техн. конф. Н. Новгород ,-1991 -с.45−46.
  51. О.М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологических процессов. Моногр./Астрахан.гос.техн.ун-т.-Астрахань: Изд-во АГТУ, 2004.-184 с.
  52. Н.Н. Математическое и алгоритмическое обеспечение систем диагностирования судовых электрических средств автоматизации. Автореферат дисс.докт.техн.наук. С. П-6,-2004.
  53. Ю.Ф. Системы мониторинга и диагностики // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика,-2000 —№ 5.- с.68−70.
  54. В.А. Спектральная вибродиагностика // Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику.: http://vibrocenter.ru/book.htm.
  55. Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ.-М.: Радио и связь,-1993.-320 с.
  56. Ю.И. Принцип построения адаптивных электромагнитно-акустических систем технической документации // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика,-2003.-№ 8.-е.53−57.
  57. К.В. Метрологический диагностический контроль // Метрологическая служба в СССР,-1991- № 2.-е. 18−24.
  58. А.З. Интеллектуальные датчики электрических сигналов для информационных систем диагностики. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, -2000.-№ 5.
  59. В.И. Методы и средства функциональной диагностики и контроля технологических процессов на основе электромагнитных датчиков. Автореферат дисс. докт. техн. наук. Ульяновск, — 2001.
  60. В.И., Жарков В. В., Ильин М. Г. Автоматизированный комплекс для диагностики функционального состояния электрических машин. Приборы и системы. Управление,"контроль, диагностика, —2000.-№ 7.-С.81−83.
  61. В.И., Жарков В. В., Чернов Д. В. Функциональная диагностика электрических машин на основе измерения их полей рассеяния // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика,-2004.—№ 8 —с.49−52.
  62. В.И., Чернов Д. В. Функциональная диагностика асинхронных электродвигателей в переходных режимах работы // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика,—2005—№ 5.-с.52—56.
  63. В.И. Функциональная диагностика электрических машин //
  64. Датчики и системы,—2003.-№ 6.—с.30−32.
  65. С.В. Оптимальное управление процессом лова рыбонасосными установками. Автореферат дис. .канд.тех.наук. Астрахан.гос.техн.ун-т., Астрахань, — 2006.
  66. Р.Е., Сапожникова К. В. Метрологическое обеспечение средств измерительной техники, встраиваемых в оборудование // Рос. Метрологическая энцикл. С-Пб.: Лики России -2001с.260−262.
  67. Н.А. Контроль вибрационных характеристик асинхронных двигателей на основе применения методов спектрального анализа с минимизацией погрешностей. Автореферат дис.канд.тех.наук. Казане. Гос. Энерг. Ун-т. Казань,-2003.
  68. И.Х., Пашали Д. Ю. Анализ современных методов диагностики электромеханических преобразователей // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: Сборник научных трудов Уфа: УГАТУ, -2002.-е. 22−25.
  69. С.А. Основы теории надежности и диагностики: Учеб. пособие-Владивосток. ДВМГА, 2001.-140 с.
  70. Е.В. Об интеллектуальном управлении мехатронными системами // Датчики и системы,-2002.-№ 2.-е.8−12.
  71. ., Ходжа Дж. Использование искусственных нейронных сетей для диагностики неисправности электропривода в режиме реального времени//Электротехника,-2003.-№ 12. -с.16−20.
  72. Ю.И. Диагностика состояния изоляции силовых трансформаторов на потребляющем электроэнергию крупном предприятии // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, -2003.-№ 9. -с.55−59.
  73. A. Azovtsev, A. Barkov. «Automatic computer system for roller bearings diagnostics, Computers in Railways V, Proceedings of the COMPRAIL-96 conference.» 21−23 August 1996, Berlin, Germany, volume 2, -pp.543−550.
  74. A.V. Barkov, N.A. Barkova «Diagnostics of Gearings and Geared Couplings Using Envelope Spectrum Methods, Proceedings of the 20th Annual Meeting of the Vibration Institute.» Saint Louis, Missouri, USA, -1996, -pp.75−83.
  75. A.V., Barkova N.A., Mitchel J.S. «Condition Assessment and Life Prediction of Rolling Element Bearings, Sound amp Vibration.», 1995. June 10−17 pp., September, -pp.27−31.
  76. A.V. Barkov, S.N. Rogov, I.A. Ioudin, R. Archmbault «Algorithms for Automated Roling Element Bearings Diagnostics, Proceedings of the 20th Annual Meeting of the Vibration Institute.» Saint Louis, Missouri, US A,-1996. -pp. 69−73.
  77. Kevin Michael Ruppelt. Method And Apparatus For Problem Diagnosis And Solution. Способы диагностики неисправностей. Пат. 6 571 236 США.
  78. Matthew М. O’kane. Embedded Sensor Technology Migration Into A.C. Induction Motors // Электронный ресурс.-Режим доступа к сборнику.: http://www.compsys.com/drknow/aplpapr.nsf06b6f5a4de2eae6285256a3f004d9758/ ac426e6ed3003464852567ed00487062.
  79. Mitchel John S. «An Introduction to Machinary Analisis and Monitoring.» Tulsa: Penn Well Books, 993.
  80. Taymanov R., Sapozhnikova K. intelligent measuring instruments. Maximum reliability of measuring information, minimum metrological maintenance // Proc. Of the XVIIIMEKO World Congress. Dubrovnik, Croatia,-2003.-pp.l094 -1097~ «
  81. Denton R. The future of vibration sensors and asset management: -Beyond sensors: Where do we go from here? // Machine, Plant & System Monitor, May-June, -2000.
  82. Prognosis, and Health Management» 2001. (Proc. SPIE. 2001.4389, -1−11 c.)
  83. EPRI: «Improved Motors for Utility Applications and Improved Motors for Utility Applications, Industry Assessment Study», Vol 1, EPRI EL-2678, Vol 1 1763−1, final report and EPRI EL-2678, Vol 2,1763−1 final report October, -1982.
  84. V Thorsen and M Dalva: «Condition Monitoring Methods, Failure Identification and Analysis for High Voltage Motors in Petrochemical Industry», Proc 8a 1EE Int Conf, EMD*97, University of Cambridge, No 444, -pp. 109−113.
  85. W T Thomson and D Rankin- «Case Histories of Rotor Winding Fault Diagnosis in Induction Mo-tors», 21 «1 Int Conf Proc on Condition Monitoring, University College Swansea, March,-1987.
  86. G В Kliman and J Stein: «Induction Motor Fault Detection Via Passive Current Monitoring», Proc Int Conf (ICEM'90), MIT, Boston, USA, -1990.-ppl3−17.
  87. Randy R. Schoen, Thomas G. Habetler, Farrukh Kamran, Robert G. Barthel «Motor Bearing Damage Detection Using Stator Current Monitoring» IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICA-TIONS, VOL.31, NO. 6, November/December, 1995.
  88. William T. Thomson, Mark Fenger «Current Signature Analysis to Detect Induction Motor Faults"IEEE Industry Application Magazine July/August, 2001.
  89. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику.: http://vibrotek.com/russian/articles/bumprom 1 -rus/index.htm.
  90. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику.: http://pergam.rU/teplo/view/e25/l 80.
  91. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику: http://www.vdmk.com/vibrocontrol/product/795m.htm.
  92. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику: http://www.fluke.ru/comx/showproduct.aspx?pid=31 768&locale=ruru&product=SC М.
  93. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику: www.PCB.com.
  94. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику: www.octava.ru.
  95. И.А. Алгоритмизация судовых процессов управления «судостроение» Ленинград 1989г.
  96. А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH— СПб.: БХВ Петербург.2005.-736с.:ил.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!