Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Методы повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования

Диссертация: Методы повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Соответствие диссертации плану работ ЮРГТУ (НПИ) и целевым комплексным программам. Диссертационная работа выполнена в рамках научного направления ЮРГТУ (НПИ) «Теория и принципы создания робототехнических и мехатронных систем и комплексов», утвержденного ученым советом 25.04.2001 г. и соответствует госбюджетной теме П. 3.837 «Разработка принципов и средств автоматизации и роботизации производства… Читать ещё >

Методы повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Анализ современного состояния вопроса и постановка задач исследования
    • 1. 1. Анализ методов и средств повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения
    • 1. 2. Проблема, актуальность и концепция разработки методов и средств повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования
    • 1. 3. Задачи исследования и методы их решения
    • 1. 4. Выводы
  • 2. Модели и методы повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования
    • 2. 1. Разработка концепции моделирования технического состояния мехатронных модулей движения
    • 2. 2. Нейро-нечеткая модель и метод повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования
    • 2. 3. Нечеткая экспертная модель и метод повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования
    • 2. 4. Сравнительный анализ моделей диагностирования мехатронных модулей движения
    • 2. 5. Выводы
  • 3. Алгоритмы и метод повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования посредством контроля, оценки и прогнозирования технического состояния
    • 3. 1. Алгоритмы контроля исправности мехатронных модулей движения
    • 3. 2. Алгоритмы оценки работоспособности мехатронных модулей движения горного оборудования
    • 3. 3. Нейросетевой метод и алгоритм повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения на основе прогнозирования технического состояния
    • 3. 4. Исследование методов и алгоритмов повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования
    • 3. 5. Выводы
  • 4. Аппаратно — программные средства повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования
    • 4. 1. Устройство повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения
    • 4. 2. Интегральный программный пакет для реализации методов повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования
    • 4. 3. Исследование методики повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения в лабораторных и производственных условиях
      • 4. 3. 1. Исследование методики в лабораторных условиях
      • 4. 3. 2. Исследование методики в производственных условиях
    • 4. 4. Анализ эффективности применения методов и средств диагностирования и прогнозирования состояния мехатронных модулей движения горного оборудования
    • 4. 5. Выводы

Актуальность работы. Горное технологическое оборудование работает в сложных горно-геологических условиях, с избытками влаги, пыли и вредных газов при больших динамических знакопеременных нагрузках, что приводит к его частым отказам и обуславливает необходимость повышения надежности и эффективности функционирования. В настоящее время данная задача решается путем разработки компактных и гибких мехатронных комплексов, обеспечивающих одновременное выполнение нескольких производственных процессов и имеющих возможность приспосабливаться к конкретным горным условиям. Такие комплексы состоят из отдельных модулей, большинство из которых осуществляют движение. Меха-тронные модули движения объединяют механические, электрические и гидравлические элементы с распределенной системой управления, позволяющей каждой отдельной подсистеме самостоятельно управлять своим оборудованием и осуществлять обмен данными между модулями машины. Это позволило улучшить динамические характеристики приводов, уменьшить их массогабаритные параметры в 22,5 раза, сократить энергопотребление в 1,5−2 раза, повысить уровень автоматизации, точность, производительность и надежность приводов. Коэффициент готовности горных мехатронных комплексов не превышает 0,8, что недостаточно при современном уровне развития техники. Следовательно, задача дальнейшего повышения эффективности функционирования горного оборудования является весьма актуальной.

Для эффективного функционирования горных мехатронных комплексов необходимо обеспечить совместимость, согласованное взаимодействие всех модулей, входящих в их состав и настройку на заданный режим работы. Достичь этого можно управлением техническим состоянием мехатронных модулей движения, реализованным на основе методов и средств диагностирования и прогнозирования, позволяющих контролировать реальное техническое состояние, качество наладки, монтажа и ремонта оборудованиятехнически обоснованно планировать сроки и содержание ремонтных и наладочных работ, приобретение запасных частей и материалов по мере их необходимостиповысить ресурс и надежность оборудованияпродлить межремонтный период и срок службыизбавиться от внезапных отказов механизмов и остановок производства, повысив эффективность функционирования мехатронных модулей движения и всего комплекса в целом.

В области разработки методов и средств повышения надежности и эффективности функционирования элементов мехатронных модулей движения горного оборудования достигнут определенный успех, однако известные работы носят разрозненный характер и не приспособлены к современному уровню развития мехатронных объектов, функционирующих в естественной априори неформализованной внешней среде. Нерешенной задачей, связанной с повышением эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования остается разработка методов и средств, позволяющих осуществлять комплексную многопараметрическую диагностику и прогнозирование их технического состояния. Поэтому решение этой задачи весьма актуально.

Соответствие диссертации плану работ ЮРГТУ (НПИ) и целевым комплексным программам. Диссертационная работа выполнена в рамках научного направления ЮРГТУ (НПИ) «Теория и принципы создания робототехнических и мехатронных систем и комплексов», утвержденного ученым советом 25.04.2001 г. и соответствует госбюджетной теме П. 3.837 «Разработка принципов и средств автоматизации и роботизации производства на основе мехатронных технологий и систем» (2004;2008 г. г.), а также теме НИР по заданию министерства образования и науки на проведение научных исследований 1.11.05Ф «Разработка научных основ создания мехатронных технологий горных, нефтегазодобывающих и строительных производств (2005 -2009 г. г.)».

Целью работы является повышение эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования управлением техническим состоянием путем совершенствования моделей, методов и средств многопараметрического диагностирования и прогнозирования.

Идея работы. Применение аппарата нечеткой логики и искусственных нейронных сетей позволяет разработать модели, методы и алгоритмы повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения, работающих в неформализованной естественной среде.

Научные положения, выносимые на защиту:

— метод повышения эффективности функционирования, основанный на нейро-нечеткой модели диагностирования, заключающийся в том, что по относительным значениям определяющих параметров и заданной функции принадлежности, посредством аппарата нечеткой логики, оценивается текущее состояние каждой неисправности модуля, по которым, посредством искусственной нейронной сети с использованием аппроксимирующей функции минимума, определяется состояние объекта в целом;

— метод повышения эффективности функционирования на основе нечеткой экспертной модели диагностирования, заключающийся в том, что по относительным значениям определяющих параметров, заданному коэффициенту соответствия и весу неисправностей, посредством аппарата нечеткой логики, оценивается текущее состояние модуля и осуществляется поиск возникших неисправностей;

— метод и алгоритм повышения эффективности функционирования, основанный на прогнозировании технического состояния, заключающийся в том, что по тренду относительных значений определяющих параметров с помощью принципа окон, находятся прогнозные значения определяющих параметров, ступенчатая аппроксимация которых позволяет оценить развитие неисправностей, состояние отдельных блоков и всего модуля в целом на следующий период эксплуатации, а добавление прогнозных значений определяющих параметров в обучающую выборку позволяет найти число периодов, в течение которых объект сохранит работоспособное состояние;

— обоснование структуры устройства, позволяющего измерять, усиливать и накапливать в базе данных текущие значения определяющих параметров с привязкой к реальному моменту времени, и программа, реализующая предложенную методику обработки результатов измерений, определяющую текущее состояние объекта и осуществляющую краткосрочный и долгосрочный прогнозы развития дефектов.

Научная новизна защищаемых положений.

— метод повышения эффективности функционирования, основанный на нейро-нечеткой модели диагностирования, отличается тем, что с помощью аппарата нечеткой логики определяются коэффициенты развития каждой неисправности, ней-росетевая аппроксимация которых позволяет найти состояния объекта;

— метод повышения эффективности функционирования, основанный на нечеткой экспертной модели диагностирования, отличается совместным использование принципов информационного моделирования, где количество информации выражено через нечеткие коэффициенты соответствия, заданные экспертами, и способа распределения в пространстве признаков, реализованного с помощью аппарата нечеткой логики;

— метод повышения эффективности функционирования, основанный на прогнозировании технического состояния, отличающийся ступенчатой аппроксимацией спрогнозированных значений определяющих параметров, позволяет определить не только следующие значения определяющих параметров, но и развитие неисправностей, состояние элементов и модуля в целом на один или несколько периодов диагностирования;

— структура устройства, отличающаяся связями и наличием блока прогнозирования, выполняющего обработку диагностической информации с помощью зарегистрированной в ОФАП программы, реализующей методику повышения эффективности функционирования, объединяющую нейро-нечеткую модель диагностирования с методом и алгоритмом нейросетевого прогнозирования технического состояния.

Методы исследований. Для решения поставленных задач, использованы методы мехатроники, робототехники, построения микропроцессорных систем, искусственного интеллекта, теории надежности, технического диагностирования и прогнозирования. При разработке и исследовании диагностических моделей, методов, алгоритмов и системы функционального и параметрического диагностирования и прогнозирования использованы методы идентификации, компьютерного моделирования, программирования, теории нечетких множеств, нечеткой логики и нейронных сетей. Аналитические исследования проведены на ЭВМ, а экспериментальные — на реальных объектах в лабораторных и производственных условиях.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается применением современных апробированных методов исследованийанализом научно-исследовательских работ по рассматриваемому вопросуприменением статистических методов планирования и обработки экспериментовметодами обработки, выполненными с использование современных ЭВМ и программных продуктов для выполнения расчетов и обработки экспериментальных данныхдостаточным объемом экспериментальных данныхудовлетворительной сходимостью результатов экспериментальных и теоретических исследований (относительное отклонение результатов диагностирования и краткосрочного прогнозирования не превышает 5%). Достоверность технического диагностирования составляет 98,7%, прогнозирования — 95%.

Значение работы. Научное значение работы заключается в развитии теоретических положений, совершенствовании моделей, методов и средств повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования путем диагностирования и прогнозирования технического состояния.

Практическое значение полученных в работе результатов заключается в следующем:

— разработанные методы повышения эффективности позволяют определить техническое состояние мехатронных модулей движения, функционирующих в априори неформализованной естественной среде и осуществить краткосрочный и долгосрочный прогнозы сохранения работоспособности;

— разработанные и внедренные методика и программа повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования обеспечивают определение текущего и прогнозного состояний оборудования, позволяют повысить производительность объекта на 17%, коэффициент технического использования мехатронных модулей движения на 14% и получить экономический эффект.

Внедрение результатов диссертационных исследований. Разработанные методика повышения эффективности функционирования и программа «Комплексная автоматизированная система диагностирования и прогнозирования (КАСДиП)» внедрены в ООО «Шахтинском монтажно-наладочном управлении (ШМНУ)» (г. Шахты, Ростовской обл.). Материалы диссертационной работы используются в учебном процессе кафедрой «Автоматизация производства, робототехника и меха-троника» ЮРГТУ (НГШ) для студентов специальностей 22 040 265 «Роботы и робототехнические системы» и 22 040 165 «Мехатроника».

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на: 6−8 — ой международных конференциях «Новые технологии управления движением технических объектов» (г. Новочеркасск, 2004 — 2006) — научной конференции студентов и аспирантов ЮРГТУ (НПИ) «Студенческая научная весна -2005» (г. Новочеркасск, 2005) — первой всероссийской научной конференции студентов и аспирантов (с международным участием) «Робототехника, мехатроника и интеллектуальные системы» (г. Таганрог, 2005) — XIX международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ — 19» (г. Воронеж, 2006) — 55 — ой научно — технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных работников, аспирантов и студентов университета (г. Новочеркасск, ЮРГТУ (НПИ), 2006) — первой международной и юбилейной 55 —ой научно-практической конференции по научному направлению «Интерактивные ресурсосберегающие методы и средства разработки угольных пластов, использование углей и охрана труда» (г. Шахты, 2006) — 7-ой международной научно — технической конференции «Искусственный интеллект. Интеллектуальные и многопроцессорные системы — 2006» (п. Кацивели, Украина, 2006) — международном научно-практическом коллоквиуме «Проблемы мехатроники — 2006» (г. Новочеркасск, 4−6 сентября 2006) — первой российской мультиконференции по проблемам управления «Мехатроника, автоматизация, управление» (Санкт — Петербург,.

2006) — XX международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ — 20» (г. Ярославль, 2007) — второй всероссийской научно — практической конференции «Перспективные системы и задачи управления» (п. Домбай, Карачаево-Черкесская республика, 2007) — международной научно-технической мультиконференции «Проблемы информационно-компьютерных технологий и мехатроники» (ИЕСТМ -2007) (п. Дивноморское, Краснодарский край,.

2007) — XXI международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ — 21» г. Саратов, 2008) — IV международном научно-практическом студенческом коллоквиуме «Мехатроника — 2008» (г. Новочеркасск — 18−20 июня 2008).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 23 печатные работы (10 из которых без соавторов), в том числе патент на изобретение, свидетельство ОФАП на программные средства и 4 статьи, опубликованные в периодических изданиях, рекомендованных ВАК.

4.5. Выводы.

1. Предложено устройство повышения эффективности функционирования мехатронного модуля движения, осуществляющее измерение текущих значений определяющих параметров, их усиление, запись в виде файла, с привязкой к реальному моменту времени, и определение вероятности безотказной работы объекта на следующий период эксплуатации.

2. Разработано программное обеспечение реализации методики повышения эффективности функционирования, объединяющей нейро-нечеткий и нейросетевой методы повышения эффективности функционирования мехатрон-ных модулей движения.

3. Произведены лабораторные и производственные испытания, подтвердившие работоспособность предложенной методики повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения, правильность теоретических разработок и принятых технических решений. Достоверность диагностирования — 98,7%, прогнозирования — 95%.

4. Выполнен анализ эффективности разработанных методов и средств диагностирования и прогнозирования состояния мехатронных модулей движения очистного комбайна. В результате расчетов получено, что внедрение предложенных методов позволяет повысить производительность объекта на 17−18%, коэффициента технического использования на 14% и получить экономический эффект, в случае, если затраты на модернизацию не превышают 20% стоимости объекта.

Заключение

.

На основании теоретических и экспериментальных исследований в диссертации дано решение актуальной научно-технической задачи — повышение эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования. В ходе выполнения работы получены следующие результаты, имеющие как научное, так и практическое значение.

1. Показана необходимость повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения горного оборудования и возможность достижения этого применением методов и средств технического диагностирования и прогнозирования.

2. Разработана нейро-нечеткая модель диагностирования, состоящая из нечеткой части, представленной в виде предикатных правил, и радиальной базисной нейронной сети, позволяющая по измеренным значениям определяющих параметров определить текущее состояние объекта в условиях нечеткой информации.

3. Разработана нечеткая экспертная модель диагностирования, состоящая из подмодели поиска неисправностей, реализованной с помощью процедуры обратного логического вывода, и подмодели оценки работоспособности, основанной на принципе разделения в пространстве признаков, реализованном с помощью аппарата нечеткой логики, позволяющая по измеренным значениям определяющих параметров, матрице соответствия и весу неисправностей оценить текущее состояние объекта диагностирования и выявить возникшие неисправности.

4. Предложен метод повышения эффективности функционирования, основанный на нейро-нечеткой модели диагностирования, заключающийся в том, что по относительным значениям определяющих параметров и заданной функции принадлежности, посредством аппарата нечеткой логики, оценивается текущее состояние каждой неисправности, по которым, посредством искусственной нейронной сети с использованием аппроксимирующей функции минимума, определяется возможность эффективного функционирования.

5. Предложен метод повышения эффективности функционирования на основе нечеткой экспертной модели диагностирования, заключающийся в том, что по относительным значениям определяющих параметров, заданному коэффициенту соответствия и весу неисправностей, посредством аппарата нечеткой логики, оценивается текущее состояние модуля и осуществляется поиск возникших неисправностей.

6. На основе предложенных методов повышения эффективности функционирования, составлены алгоритмы контроля исправности и оценки работоспособности, позволяющие определить исправное и неисправное состояние объекта, в случае неисправного состояния найти причины полного отказа или отнести объект к типу работоспособных или неработоспособных, а также составить эффективную совокупность проверок при отказе объекта по совокупности неисправностей.

7. Предложен метод повышения эффективности функционирования на основе прогнозирования технического состояния, заключающийся в том, что по тренду относительных значений определяющих параметров с помощью принципа окон, находятся прогнозные значения определяющих параметров, ступенчатая аппроксимация которых позволяет оценить развитие неисправностей, состояние отдельных блоков и всего модуля в целом на следующий период эксплуатации, а добавление прогнозных значений определяющих параметров в обучающую выборку позволяет найти количество периодов сохранения работоспособного состояния объекта.

8. Разработано и запатентовано устройство, осуществляющее измерение текущих значений определяющих параметров, их усиление, запись в виде файла, с привязкой к реальному моменту времени, и определение вероятности безотказной работы объекта на следующий период эксплуатации.

9. Разработано, зарегистрировано и внедрено программное обеспечение реализации методики повышения эффективности функционирования, объединяющей нейро-нечеткий и нейросетевой методы повышения эффективности функционирования мехатронных модулей движения.

10. Разработана и внедрена методика повышения эффективности функционирования с помощью методов и средств диагностирования и прогнозирования технического срстояния мехатронных модулей движения, обеспечивающая определение текущего и прогнозного развития неисправностей, состояния элементов и модуля в целом.

11. Лабораторные и производственные испытания подтвердили работоспособность разработанной методики повышения эффективности функционирования, правильность теоретических разработок и принятых технических решений. Достоверность диагностирования — 98,7%, прогнозирования — 95%.

12. Выполнен анализ эффективности разработанных методов и средств диагностирования и прогнозирования состояния мехатронных модулей движения на примере очистного комбайна. Установлено, что внедрение предложенных методов позволяет повысить производительность объекта на 17−18%, коэффициент технического использования на 14% и получить экономический эффект, в случае, если затраты на модернизацию не превышают 20% стоимости объекта.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Робототехника/ Ю. Д. Андрианов, Э. П. Бобриков, В. Н. Гончаренко и др.- Под Ред. Е. П. Попова, Е. И. Юревича. -М.: Машиностроение, 1984. — 288 с.
  2. Робототехника и гибкие автоматизированные производства: в 9-ти кн. учеб. пособие для втузов- Под ред. И. М. Макарова.— М.: Высш. шк., 1986.
  3. А. С. Интеллектуальное планирование в деятельности роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. — № 3.-С.5−18.
  4. Я., Подураев Ю. В., Луканин В. С., Соколов А. Г. Автоматическое планирование и управление контурными движениями манипуляционных роботов// Мехатроника, автоматизация, управление.- 2002.- № 3.-С.5−10.
  5. И.А., Гайдук А. Р. Принципы построения систем планирования и поведения интеллектуальных роботов на базе однородных нейроподобных структур//Мехатроника, автоматизация, управление.- 2000.- № 3. С. 15−18.
  6. В.М., Захаров В. Н. Интеллектуальные системы управления: понятия, определения, принципы построения // Мехатроника, автоматизация, управление. 2002 — № 2. — С. 13 — 18.
  7. И.М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П. Принципы организации интеллектуального управления мехатронными системами // Мехатроника, автоматизация, управление.- 2002. № 1. — С. 35 — 43.
  8. И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П., Кадочников М. В. Многозвенные мехатронно-модульные роботы с адаптивной кинематической структурой // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. — № 11. — С. 2 — 11.
  9. А. В. Интеллектуальные, нейросетевые и мультиагентные системы навигации, управления и распознавания // Перспективные системы и задачи управления: материалы 2-й Всерос. науч.-практ. конф. — Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. С. 127−129.
  10. И.А. Ю. В. Подураев, Я. Шомло. Интеллектуальное управление мобильными роботами на основе комбинации нейросетевого и нечеткого ме-тодов//Мехатроника, автоматизация, управление. 2002. — № 5. — С. 25−35.
  11. А. С., Михайлов Б. Б. Интерактивное управление мобильными роботами с использованием нечеткой логики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004. — № 6. — С. 37 — 43.
  12. А. С., Киселев Д. С., Вечканов В. В. Адаптивная система нечеткого управления движением мобильного робота // Мехатроника, автоматизация, управление. 2002. — № 1. — С. 20 — 26.
  13. И. А. Метод коллективного управления группой объектов // Мехатроника, автоматизация, управление-2003. № 3.-С. 9 — 22.
  14. Ю. В. Актуальные проблемы мехатроники // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. — № 4. — С. 50 — 54.
  15. Е. И., Игнатова Е. И. Основные принципы мехатроники // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2006. № 3. — С. 10−12.
  16. Ю.В., Кулешов В. С. Принципы построения и современные тенденции развития мехатронных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2000. — № 1. — С. 2 — 9.
  17. Ю. В. Реализация мехатронного подхода при построении систем компьютерного управления комплексов лазерной и плазменной резки // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. — № 10. — С. 45 — 50.
  18. Ю. В. Структурный анализ мехатронных систем на основе показателя распределения функциональной нагрузки // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004. — № 6. — С. 21 — 26.
  19. Ю. В. Проектирование систем компьютерного управления для манипуляционного робота РИМА-560 на основе критерия функционально-структурной интеграции // Мехатроника, автоматизация, управление. -2003.-№ 2.-С. 22−28.
  20. A.K. Интеллектуальное управление технологическими меха-тронными объектами // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Технические науки.-2005. -С. 50−54.
  21. В. И., А. Ю. Молчанов А. Ю. Задача автоматической оптимизации при нечетком интервальном задании параметров экстремальной характеристики объекта // Приложение к журналу «Мехатроника, автоматизация, управление».-2008. -№ 1.-С 11−15.
  22. В. JI. Робототехнические системы для подземных работ: история и перспективы // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2006. -№ 2. -С. 21 -25.
  23. Г. Ш., Ляшенко Ю. М., Никитин Е. В., Корниченко А. С., Воронова Э. Ю. Системы горнопроходческих машин на основе клиновых гидро-фицированных исполнительных органов // Горное оборудование и электромеханика. 2007. — № 10. — С. 21−29.
  24. В.Т., Глебов Н. А., Духопельников В. Д. Система автоматического контроля положения горных машин с автоматическим поиском оптического луча // Новочерк. политехи, ин-т. Новочеркасск, 1968. — Т. 176. -С. 13−19.
  25. В.Т., Глебов Н. А., Шабельников В. Испытания системы автоматического контроля с использованием луча лазера для направленного движения машин // Горный журнал. 1969. -№ 10. — С. 73 — 74.
  26. В.Т., Глебов Н. А., Фролов М. А., Крапивин Д. М., Круглов Н. Н. Лазерная система для контроля за направлением движения проходческих комбайнов // Горные машины и автоматика: науч.-техн. реф. сб./ ЦНИИЭУголь. 1974. — № 4.
  27. Н. А., Притчин С. Б. Управление движением мехатронного тоннеле-проходческого комплекса // «Мехатроника, автоматизация, управление». -2003.- № 8. -С. 19−23.
  28. Н. А. Проблемы развития мехатронных систем горной промышленности // Изв. вузов Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2003. — Спец. вып.: Проблемы мехатроники. — С. 85 — 87.
  29. Н. А. Структура мехатронного горнопроходческого щитового комплекса// Новые технологии управления движением технических объектов: материалы 5-ой междунар. науч.-техн. конф. Новочеркасск. — Ростов н/Д: Изд-во СКНЦВШ, 2002. — Ч. 1. — С. 51 — 54.
  30. А. И., Позин Е. 3. Принципы автоматического регулирования режимов работы угледобывающих машин // Уголь. 1963. — № 1.
  31. Л.И., Гетопанов В. Н., Пастоев И. Л. К вопросу управляемости автоматизированных очистных комплексов и агрегатов // Горное оборудование и электромеханика. -2007. № 1.- С. 8 — 10.
  32. Г. М., Дровников А. Н., Стрельцов И. П. Адаптивный привод горных машин на базе электромашинных, гидромашинных и механическихдифференциалов // Горное оборудование и электромеханика. 2007. -№ 10.- С. 54−57.
  33. А.Н. Определение мощности привода центрированной вибрационной машины // Горное оборудование и электромеханика. 2007. — № 1. -С. 30−34.
  34. Л.И., Малыгин Б. В., Первов K.M. Повышение ресурса инструмента и деталей горных машин методом магнитной обработки // Горное оборудование и электромеханика. -2007. № 1. — С. 13−16.
  35. Н. И., Буренков Н. Н., Раков И. Я., Мирный С. Г. Научные основы выбора параметров высокоэффективных режущих инструментов горных машин // Горное оборудование и электромеханика. 2007.- № 10. — С. 13−21.
  36. Надежность и эффективность в технике: справочник в 10 т./ Ред. совет: Ав-дуевский В. С. и др. М.: Машиностроение, 1987. — Т. 9: Техническая диагностика / под общ. ред. В. В. Клюева, П. П. Пархоменко. — 352 с.
  37. А. В.Техническая диагностика (непрерывные объекты), учеб. пособие для вузов / А. В. Мозгалевский, Д. В. Гаскаров // М.: Высшая школа, 1975.-207 с.
  38. П. С. Техническая диагностика радиоэлектронных устройств и систем. М.: Радио связь, 1988. — 256 с.
  39. И. А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978.-240 с.
  40. К.В., Макаров И. М. Нахапетян Е. Г. Испытание, контроль и диагностирование оборудования гибких производственных систем // Испытания, контроль и диагностирование гибких производственных систем. М.: Наука. 1988.-С. 3−12.
  41. Е. Г. Квалиметрия и диагностирование роботов // Экспериментальное исследование и диагностирование роботов. М.: Наука,-1981.-С.5−17.
  42. П. Н. Автоматический контроль и диагностика в гибких производственных системах // Испытания, контроль и диагностирование гибких производственных систем. М.: Наука, 1988. С. 13−24.
  43. Г. И. Фельдман В.Д. Диагностирование металлорежущего оборудования по кинематическим и динамическим параметрам // Испытания, контроль и диагностирование гибких производственных систем. М.: Наука. 1988.-С. 55−59.
  44. В. С., Еремин А. Ю., Зарецкий А. А., Короткий А. А. Концепция оценки остаточного ресурса металлических конструкций грузоподъемных кранов, отработавших нормативный срок // Безопасность труда в промышленности. 2000. № 10. С. 28 — 31.
  45. А. И., Водяник Г. М., Добровольский Г. А., Кожевников С. Г., Пяти-братова Л. Н. Результаты исследований по установлению и оценке шумовых характеристик горных машин // Горное оборудование и электромеханика.-2007. -№ 10.-С. 35 36.
  46. Ю. В. Мехатроника: основы, методы, применение Тескт.: учеб. пособие для студентов вузов. М.: Машиностроение, 2006. — 256 с.
  47. В. Ф. Электрогидравлические мехатронные модули движения. М.: Радио и связь. 2001.- 432 с.
  48. Заявка 96 100 118 1Ш, МПК 001Н17/00. Способ диагностики и прогнозирования технического состояния машин по вибрации корпуса/ Костюков В. Н., Бойченко С. Н., Костюков А. В. Заявл. 01. 03. 1996. Опубл. 37. 03 1998.
  49. Пат. 1 519 350 8и С01М15/00. Способ диагностики и прогнозирования технического состояния машин / Костюков В. Н. Заявл. 30. 60. 1987. Опубл. 20. 08. 1996, Бюл. № 16.
  50. С. С. Новый метод диагностики дизельных двигателей// Математические методы в технике и технологиях ММТТ 20: сб. тр. XX Междунар. науч. конф., г. Ярославль: Изд-во ЯГТУ, 2007.-Т.4. — С. 117 — 118.
  51. Пат. 2 125 716 1Ш С01Н17/00. Устройство для виброакустической диагностики машин / Диперштейн М. Б., Качоровский А. Б. Заявка 97 102 860 128, Заявл. 26. 02. 1997- Опубл, 27. 01. 1999- -Бюл. 2003 № 5
  52. В., Соколов В. Диагностика состояния электродвигателя. Метод спектрального анализа потребляемого тока // Новости электротехники. -2005.-№ 1.-С. 25−28.
  53. В. И., В. В. Жарков, Д. В. Чернов. Функциональная диагностика электрических машин на основе их полей рассеяния // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика-2004. № 8. С. 49 — 52.
  54. О.Д., Абдуллаев И. М., Абиев А. М. Автоматизация контроля параметров и диагностика асинхронных двигателей. М.: Энергоатомиздат. -1991. — 160 с.
  55. М.А., Гусейнов A.M. Диагностирование неисправностей электроэнергетических машин при межфазных замыканиях в обмотке статора // Электричество. 1987. — № 4. — С. 47 — 49.
  56. Kliman G.B. Noninvasive detection of broker rotor bars in operating induction motors// IEEE Transactions on Energy Conversion-1988.- № 4.-P. 873 879.
  57. Krai C., Pirker F. Vienna monitoring method detection of faulty rotor bars by means of a portable measurement system // International conference on electrical machines (ICEM-2000), Helsenki University of technology.- Espoo, Finland, 2000. — P. 873−877.
  58. Casimir R., Boutleux E., Clerc G, F. Chappuis F. Comparative Study of Diagnosis Methods for Induction Motors// International conference on electrical machines (ICEM-2002), Old St. Jan Conference Center. Brugge (Belgium), Conference Record.
  59. Ю. П., Ляпин А. Г. Диагностика изоляции статорных обмоток генераторов непосредственно под нагрузкой // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, — 2000. № 6. — С. 65−67.
  60. В. И., Жарков В. В., Ильин М. Г. Автоматизированный комплекс для диагностики функционального состояния электрических машин // Приборы и системы. Управление, контроль и диагностика. 2000.-Ж7. -С.81−83.
  61. И. Е. Мосьпан В. А., Родькин Д. И. Анализ методов диагностики асинхронных короткозамкнутых двигателей // Проблемы создания новых машин и технологий: Науч. тр. Кременчугского гос. политехи, ун-та 1998. Вып.2.-С. 65 -76.
  62. И. И. Мордкович А.Г., Несвижский A.M. Система непрерывного контроля и диагностики синхронных машин // Электротехника. 1996. -№ 3. — С. 44−47.
  63. A.B. Совершенствование защит асинхронных двигателей от внутренних повреждений: автореф. дис. канд. техн. наук:05.14.02 -Алма-Аты, 1995.-С. 60−62.
  64. Н.Г., Саликов М. П. Способ и установка для диагностики коротко-замкнутых клеток электрических машин // Электрические станции. 1999. -№ 3. — С. 60−62.
  65. Пат. 699 906 SU, МПК G01M13/02. Способ виброакустического диагностирования зубчатых передач/Вильнер П.Д., Голов Ф. В. Заявка № 2 624 585 728: Заявл. 07.06. 1978, Опубл. 10. 11. 2005.
  66. Пат. 2 202 105 RU, МПК G01H11/00. Устройство для виброакустической диагностики машин / Качоровский А. Б., Переяслов В. Ю. — Заявка № 1 112 222: Заявл. 05. 03 2001, Опубл. 10. 04. 2003 г.
  67. Пат. 2 202 105 RU, МПК G01H11/00. Устройство для виброакустической диагностики машин/Качоровский А. Б., Переяслов В. Ю. — Заявка № 2 001 112 222: Заявл. 05. 03 2001, Опубл. 10. 04. 2003 г.
  68. Ю. Ф. Системы мониторинга и диагностики // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2000. — № 5. — С. 68−70.
  69. Пат № 2 177 607 RU, МПК G01M13/04. Способ и устройство диагностирования циклически функционирующих объектов / Тэттер В. Ю., Щедрин В. И. Горохов А. А. Заявка № 2 000 120 090: Заявл. 27. 07. 2000, Опубл. 27. 12. 2001- Бюл.-2006.-№ 14.
  70. Виброанализатор СД-21: информационный материал электронный ресурс. // Сайт «Виброакустические системы и технологии». Режим доступа: http://vibrotek.com/russian/catalog/dc-21/index.htm .
  71. Ю. Ф. Вибродиагностические экспертные системы // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2000. — № 6, С. 61−62.
  72. А. Н., Писарец А. М. Диагностирование датчиков подводных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление-2004. № 9. — С. 15−21.
  73. Л. А. Диагностирование линейных систем методом комплементарного сигнала // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика.- 2002 № 5. — С 52−57.
  74. Л. А. Понятие лингвистической переменной, его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. — 77 с.
  75. Д. Н. Нечеткие алгоритмы управления: учеб. пособие. M — Изд-во МЭИ, 2004. — 80 с.
  76. Д. В. Искусственные информационные системы. М.: Высшая школа, 2003.-435 с.
  77. С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику электронный ресурс. // Сайт matlab.exponenta.ru. Материалы раздела Fuzzy Logic Toolbox.- Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/bookl/
  78. К. Асаи и др. Прикладные нечеткие системы: пер. с яп.// под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993.-368 с.
  79. Р. Каллан. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. М.: Издательский’дом «Вильяме», 2002.- 287 с.
  80. Т. Н. Метод нейро-нечеткого диагностирования мехатронного модуля движения/ Т. Н. Круглова, Н. Н. Круглов // Математические методы в технике и технологиях ММТТ -21: сб. тр. XXI Междунар. науч. конф. Саратов, 2008. Т.2. — С. 224 — 226.
  81. В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика// 2-е изд., стереотип. -М.: Телеком, 2002.-382 с.
  82. Т. Н. Моделирование информационно-измерительной системы технического диагностирования робота // Математические методы в технике и технологиях ММТТ 20: сб. тр. XX Междунар. науч. конф., г. Ярославль: Изд-во ЯГТУ, 2007. — Т.4. -С. 121 — 122.
  83. Технология нечеткой логики: информационный материал электронный ресурс. // Сайт «Интеллектуальный мобильный робот». Режим доступа: http://robot-rad.narod.ru/fu2zv.html
  84. Т. Н. Моделирование информационно-измерительной системы технического диагностирования робота/ Т. Н. Круглова // Математические методы в технике и технологиях ММТТ 20: сб. тр. XX Междунар. науч. конф. — Ярославль, 2007. — Т.4. — С. 121 — 122.
  85. Т. Н. Система технического диагностирования робототехническо-го комплекса / Т. Н. Круглова, Н. А. Глебов // Перспективные системы и задачи управления: материалы 2-й Всерос. науч.-практ. конф. — Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. С. 127−129.
  86. Дж. Макконел. Основы современных алгоритмов. 2-е дополнительное издание. Москва, Техносфера, 2006. 368.
  87. Прогнозирование с помощью искусственных нейронных сетей электронный ресурс. Режим доступа: http://paukoff.fromru.com/neuro/wneuro/index.html
  88. В. С. Потемкин В. Г. Нейронные сети. MATLAB 6 / под общ. ред. В. Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ — МИФИ, 2002.-496с. — (Пакеты прикладных программ- Кн. 4).
  89. Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика/ пер. с англ. Ю. А. Зуева, В. А. Точенова, под ред. А. Н. Галушкина. М.: 1992.
  90. Патент № 2 289 802 RU, МПК G01M № 13. Устройство виброакустической диагностики циклически функционирующих объектов/ Круглова Т. Н., Глебов Н. А. -Заявл. 10.08.2005, опубл. 20.12.2006//0ткрытия. Изобретения.-2006-№ 35-С. 337.
  91. Двигатель постоянного тока ПЯ-250Ф. Техническое описание и инструкция по эксплуатации 1АГ. 445. 000 ТО. 10 с.
  92. Виброизмеритель ROBOTRON 00 033. Техническое описание и инструкция по эксплуатации / Veb robotron Messelektronik -Dresden, 1986. — 34 с.
  93. Интегрирующий прецизионный шумомер 00 026 с микрофоном 1 дюйм или Vi дюйма. Инструкция по обслуживанию / Veb robotron Messelektronik -Dresden, 1979.- 100 с.
  94. Тахометр часовой ТЧ ЮР: проспект, электронный ресурс.//Торговый дом АВТОМАТИКА. — Режим доступа: http://www.tdautomatika.ru/itchlOr.htm
  95. CENTER 303// CENTER 303 Измерители температуры и влажности: электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.belvar.ru/shop/equip/temperature/id 458. html
  96. Модуль Е-330 Техническое описание и инструкция по эксплуатации ДЛИЖ 411 618.007 ТО / Акционерное общество закрытого типа «L-card», 1990 -1996 г. г.-56 с.
  97. ГОСТ 10 159–79 Машины электрические вращающиеся коллекторные. Методы испытаний. введ. 01.07.1980. -М.: Изд-во стандартов, 1986.-16 с.
  98. ГОСТ 183–74 Машины электрические вращающиеся. Общие технические требования.
  99. ГОСТ 10 816–1-97 Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений на невращающихся частях. Часть 1. Общие требования. введ. 01.07.1999. -М.: Изд-во стандартов, 1999. — 18 с.
  100. С. Ю. Преобразование Фурье и классический цифровой спектральный анализ электронный ресурс. // Вибродиагностика для начинающих и специалистов: сайт фирмы «ИНКОТЕС». Режим доступа: http://www.vibration.ru/preobraz fur. shtml
  101. ГОСТ 16 372–93. Машины электрические вращающиеся. Допустимые уровни шума.
  102. ГОСТ 27 518–87 Диагностирование изделий. Общие требования. введ. 1989. — М. Изд-во стандартов, 1989. — 4 с.
  103. Техническая диагностика горных машин и оборудования: учеб. пособие. В 2 кн. Кн. 2 Виброакустическая диагностика горных машин- Под ред. Дее-ва А.И.- Юж-Рос. гос. техн. ун-т.- Новочеркасск: ЮРГТУ, 2007.-217 с.
  104. Виброметр ВВМ 311 электронный ресурс. // Сайт фирмы «РОСТЕХ». -Режим доступа: http://www.rosteh.ru/bbm311 .htm
  105. Александровская J1. Н., Афанасьев А. П, Лисов А. А. Современные методы безотказности сложных технических систем Текст.: учебник. М.: Логос, 2003.-208 с.
  106. А. Н, Горлин А. М., Чекавский В. И. Техническое обслуживание и ремонт горно-шахтного оборудования. — М.: Недра, 1987.-344 с.
  107. P.M. Оценка эффективности промышленного производства: Методы и показатели. Москва, «Экономика», 1990 г.
  108. Единые нормативы численности повременно оплачиваемых рабочих для шахт Донецкого и Львовско-Волынского угольных бассейнов. МУП СССР. М.: — 1981.
  109. Отраслевая инструкция определения экономической эффективности капитальных вложений в угольной промышленности. МУП СССР/ЦНИЭуголь. М. 1990.-72 с.
  110. Методика определения экономической эффективности использования в угольной промышленности новой техники, изобретений и рационализаторских предложений. МУП СССР/ЦНИЭИуголь, М. 1979. 121 с.
  111. Окупаемость капитальных вложений: электронный ресурс.- Режим доступа: http ://bse. sci-lib.com/article084143 .html
  112. Эффективность капитальных вложений: электронный ресурс.- Режим доступа: http://do.rksi.ru/library/courses/eiup/tema6 3. dbk
  113. Калибратор уровня звука. Тип 5 000: инструкция по обслуживанию.
  114. ГОСТ 11 929 81 Машины электрические вращающиеся. Общие методы испытаний. Определение уровня шума. — введ. 01.01.1988. — М.: Изд-во стандартов, 1988. — 35 с.
  115. Методы технического диагностирования электронных средств / М. Ф. Бабаков, П. Е. Ельцов, М. И. Луханин: учеб. пособие по лаб. практикуму. -Харьков: Нац. аэрокосм, ун-т «Харьк. авиац. ин-т», 2003. 69 с.
  116. .Д., Белов В. Н., Кесаманлы Ф. П., Козловский В. В., Марков С. И. Обработка экспериментальных данных: Учеб. пособие/СПбГТУ. СПб., 2001.
  117. ISO 2954:1975. Вибрация механическая станков с вращательным и возвратно-поступательным движением. Требования к приборам для измерения интенсивности вибрации. Введ.01.07.75.-М. Изд-во стандартов, 1975.-10 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!