автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Управление диагностическими комплексами судовых средств автоматизации на основе комплексного метода

На правах рукописи

УПРАВЛЕНИЕ ДИАГНОСТИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ СУДОВЫХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСНОГО МЕТОДА

Специальность 05 13 06 - «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

г б (1ЮМ 2008

Астрахань - 2008

003172799

Работа выполнена в Федеральном Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Астраханский государственный технический университет» на кафедре «Электрооборудование и автоматика судов»

Научный доктор технических наук

руководитель профессор Надеев А И.

Официальные доктор технических наук

оппоненты профессор Камаев В А

кандидат технических наук доцент Кантемиров В И

Ведущая организация Тамбовский государственный

технический университет

Защита состоится 1 июля 2008г в 12 00 на заседании диссертационного совета Д307 001 01 в Астраханском государственном техническом университете по адресу 414025, г Астрахань, ул Татищева 16, главный корпус, ауд 305

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять секретарю диссертационного совета по адресу 414025, г Астрахань, ул Татищева 16, АГТУ, Ученый совет

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Астраханского государственного технического университета

Автореферат разослан 30 мая 2008 г Ученый секретарь

Диссертационного

Совета Д 307 001 01, Л^А^?

дтн,профессор /Л^-—" ГА Попов

■"С/

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ 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 интеграцию 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

1 Разработка частных и комплексного показателей качества диагностических параметров СЭО

2 Построение математической модели комплексного диагностического критерия

3 Разработка алгоритмического обеспечения интеллектуального управления диагностическим комплексом

4 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), ХП 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 используемых источников и приложений Основной текст 146 страниц машинописного текста Библиография - 105 наименований

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практические результаты В первой главе проведен аналитический обзор современных методов диагностических комплексов диагностики СЭО и систем их автоматического управления

Большинство диагностических систем является человеко-машинным Обобщенная блок-схема контура регулирования

диагностической системы представлена на рис 1 , где О - целевой вектор, задающий основные уровни работоспособности и запаса

работоспособности, Р - вектор вычисленных основных диагностических

показателей на основе обработки вектора У, И - вектор оценки состояния объектов диагностирования, вычисленный на основе

обработки У, Я - вектор рассогласования целевых и вычисленных

параметров, X - вектор параметров элементов объектов

диагностирования, Ъ -вектор регулируемых параметров объектов

диагностирования, ¥ - вектор возмущающих воздействий, У - вектор

Рис 1 Представление системы диагностирования СЭО в виде контура регулирования основных диагностических показателей

Общая классификация задач диагностирования и управления объектом по состоянию оборудования подразделяет их на два уровня Задачи контроля работоспособности и других диагностических показателей, относятся к первому уровню, так как они обеспечивают фиксацию факта потери работоспособности либо факта отказа оборудования или входящих в него узлов и блоков Определение текущих значений диагностических показателей, предотказных состояний ОД, а также локализацию элементов, находящихся в предотказных состояниях - задачи второго уровня

Известен широкий спектр методов диагностики судовых электрических средств автоматизации, который можно ограничить следующим анализ электрических токов и напряжений, измерение тепловых и акустических полей, магнитных полей рассеяния объекта, вибродиагностика, химический анализ технологических жидкостей (трансформаторного масла и смазки) Эти методы для класса исследуемых машин по информативности и достоверности неравнозначны между собой, и статистическая применяемость их различна

Диагностирование систем судового электрооборудования и средств автоматики связано с получением и обработкой больших объемов измерительной информации, созданием баз данных для идентификации неисправностей, поэтому эффективная работа систем диагностирования невозможна без внедрения информационных технологий

Одним из направлений развития информационных технологий в промышленности является создание интеллектуальных диагностических комплексов, объединяющих несколько наиболее информационных методов диагностирования

Рассмотрен интеллектуальный комплекс технической диагностики, работа которого основана на выборе наиболее информативных сигналов с последующим сравнением с эталонными и принятием решений для постановки диагноза и управления

В результате проведенного анализа существующих методов и средств диагностики СЭО, предлагается к разработке быстродействующая интеллектуальная система диагностирования СЭО с замкнутым контуром регулирования основных диагностических показателей

Один из путей снижения объема диагностической информации, вводимой в систему управления и, соответственно, повышения быстродействия системы является разработка комплексного диагностического показателя качества взамен многих

Во второй главе разработан комплексный критерий качества объекта диагностирования на основе функций желательности Харрингтона

Для перехода от качественной оценки диагностического состояния объекта к количественной предлагается строить систему принятия решений с использованием комплексного критерия качества, построенного на основе функций желательности Харрингтона Комплексный критерий качества преследует цель упрощения процесса обработки больших объемов диагностических данных, а также получения дифференцированной оценки технического состояния оборудования, в достаточной степени независимой от способа диагностики.

Идея использования функции желательности в качестве оценочного параметра заключается в том, что значение каждого из параметров диагностики уи которых в задаче может быть сколько угодно много, переводится в соответствующую желательность с1и, с!и = ехр[-ехр(-уи)]

Полученная шкала желательности изменяется от 0 до 1 О - 0,37 - нежелательный уровень, 0,37 - 0,63 - хороший и удовлетворительный уровень, 0,63 - 0,8 - хороший уровень, 0,8 - 1,0 - отличный уровень После чего формируется обобщенная функция желательности (О), представляющая собой среднее геометрическое желательно стей отдельных оценочных параметров

где д - число параметров диагностики Составлены обобщенные критерии качества на основе функции желательности Харринггона для двух ранее продиагаосгированных методом огибающей подшипников Подшипник № 1 не имеет серьезных дефектов, подшипник № 2 находится в состоянии, близко к неработоспособному Результаты расчетов представлены в таблице 1

Таблица 1. Желательности каждого из вибропараметров исследуемых

подшипников и обобщенный критерий качества

№ под Виброскорость ©V Виброперемещение О., Виброускорение ЭА Обобщенный критерий О0£

1 0 879922 0 916929 0 704306 0,828286

2 0,005865 0,46853 1,97Е-06 0,591225

График на рис 2, иллюстрирует обобщенную желательность значений пяти параметров вибрации на исследуемых уровнях частоты, что позволяет выделить характерные точки спектра для определения не только уровня работоспособности объекта, но и наличия конкретного типа дефекта.

диапазоне частот подшипника № 1

Достоверность предлагаемого метода подтверждена практическими данными вибродиагностики электрооборудования теплохода «Аксиома», полученные с помощью виброметра 795М и обработанные в пакете «Конспект», в котором используются

графический метод визуализации оценки качества , ,

показанный в таблице 2

Таблица 2 Визуализация оцени качества

Объект диагностики Аксиоиа/ДГ 1,2

Дата Установки Показами; Результат диагностики Рекомендации Подтип Смазка

1 время I Вн ия прибора ник

>6/и; жал (») УР №1] Й3ш йВс (кошлек неисправностей)

ТЧ1Теашс1 0605 200615 21 00 796 100 21 14 -8 Хоровее состоите лоцвипжка Коре л ее состоим« смазки © ©

14 2 ЛимеИ 06 05 200615 5918 80 100 21 18 9 Зарождение дефектов педшилюка Хоро»ее В

состойте сшжи 'О

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 Уг (.У I) на основе опытных данных и мнения специалистов по данным вопросам Также можно отметить простоту

автоматизации получения обобщенного критерия качества с помощью предложенного метода

Предложенная методика представляет собой принципиальную основу нового метода обработки диагностической информации

В третьей главе с использованием метода планирования эксперимента построена математическая модель обобщенного показателя диагностического параметра

Математическая модель, построенная по ортогональному центрально-композиционному плану второго порядка в матричной форме, имеет вид

й = Ьл +

5

¿35

^ Хг ^ Х4 ЛГХ ^

Хд ^

^4

И

ьа

!>зз х1

*44

»55 XI

где. X, - виброперемещение, X 2 ~ виброскорость, Х3 -виброускорение, Х4 - максимальный шум подшипника (1Вт, Х5 -собственный шум подшипника с!Вс, Ьо , В, , Ь„ — коэффициенты уравнения регрессии

После проверки на значимость коэффициентов уравнения регрессии получены оценки по критерию Стьюдента ¿о=0 844

0 009 > 0 005 0,084 0 013 0 325 0,06 0,033

0 013 - 0,0079 - 0 0044 - 0,017 0,255

- 0 006 Ь = 0 325 - 0 0044 - 0,005 - 0,04 0 015

- 0,032 0,06 - 0,017 - 0,04 - 0,007 - 0 006

0,0105 , , 0,033 0,255 0 015 -0 006 - 0,025

Адекватность модели подтверждена по критерию Фишера Типичные поверхности отклика полученной модели при различных изменениях параметров представлены на рисЗ и рис 4 Поверхности отклика построены как зависимость обобщенного критерия Харринггона от изменения двух факторов при фиксировании остальных факторов на основном уровне Масштабы осей условны

Рис. 3 Поверхности отклика полученной модели при различных изменениях параметров подшипника №1

Рис. 4 Поверхности отклика полученной модели при различных изменениях параметров подшипника №2

Б1 - Зависимость обобщенного критерия Харрингтона от изменения виброперемещения и виброскорости при фиксировании остальных факторов на основном уровне.

Б2 - Зависимость обобщенного критерия Харрингтона от изменения виброперемещения и виброускорения при фиксировании остальных факторов на основном уровне.

В1 - Зависимость обобщенного критерия Харрингтона от изменения виброускорения и виброскорости при фиксировании остальных факторов на основном уровне

В2 - Зависимость обобщенного критерия Харрингтона от изменения виброперемещения и максимального шума подшипника при фиксировании остальных факторов на основном уровне

Анализ полученных откликов математической модели показывает, что увеличение какого-либо фактора приводит к уменьшению обобщенного критерия желательности Харрингтона, что подтверждает ее адекватность не только по критерию Фишера, но и по результатам предварительных экспериментов

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 %

В четвертой главе рассмотрена структура интеллектуального управления диагностической системой

С учетом анализа значительного количества факторов с широким диапазоном оценки работоспособности (критерий качества 0,37 - 0,8) для синтеза систем управления выбрана архитектура нечеткого управления

Модель нечеткого управления основана на замене классической систем ы управления системой нечеткого управления, в качестве которой используются системы нечеткого вывода В этом случае модель нечеткого управления (рис 5) строится с учетом необходимости реализации всех этапов нечеткого вывода, а сам процесс вывода реализуется на основе алгоритмов нечеткого вывода

В качестве датчиков вибрации в систему интегрирован виброанализатор 795М с программным обеспечением «Конспект»

Рис 5 Архитектура компонентов процесса нечеткого управления

Нечеткое моделирование системы управления реализовано в среде MATLAB с использованием специального пакета расширения Fuzzy Logic Toolbox.

Для определения функции принадлежности термов для каждой из переменных системы нечеткого вывода использован редактор функций принадлежности системы MATLAB

Процедура нечеткого вывода, выполненная системой MATLAB для разработанной нечеткой модели, выдает в результате значение выходной переменной "Степень работоспособности" (рис 6)

В качестве входных переменных использованы критерий Харрингтона, максимальный и собственный шумы подшипника, взятые на среднем уровне 0,5

Rule Viewer: Model

File Edit View Options H«0.S

left || right Idayvnl up

Рис. 6 Графический интерфейс программы просмотра правил после выполнения процедуры нечеткого вывода для значения входных переменных [0.5 0.5 0.5]

Сравнение результатов нечеткого вывода для значений входных переменных, полученные на основе численных расчетов и с помощью разработанной нечеткой модели МАТЬАВ, показывает хорошую согласованность модели и подтверждает ее адекватность в рамках рассматриваемой модели.

\ Surface Viewer. fAotiel

File Edit View Options

Рис. 7 Визуализация поверхности нечеткого вывода для системы нечеткого вывода

Данная поверхность нечеткого вывода позволяет установить зависимость значений выходной переменной от значений входных переменных нечеткой модели системы управления электрооборудованием. Эта зависимость может послужить основой для программирования контроллера или аппаратной реализации соответствующего нечеткого алгоритма управления в форме соответствующей таблицы решений.

Для рассмотренной структуры разработан алгоритм управления, представленный на рис.8.

Рис 8 Алгоритм управления СЭО

Рассмотрены примеры интеграции разработанной системы диагностирования в судовых системах автоматизации

Разработан алгоритм управления распределением нагрузки между дизель — генераторами судовой электростанции с учетом оценки состояния оборудования при линейном законе изменения значений коэффициентов нагрузки генераторов в функции мощности судовой электростанции в зависимости от степени работоспособности каждого генератора (Я)

Значения степени работоспособности генераторов были получены в ходе построения математической модели комплексного критерия качества диагностических параметров электрооборудования с использованием алгоритма нечеткого вывода Мамдани

Разработан алгоритм работы подсистемы диагностики по комплексному критерию качества для АСУ ТП процессом лова рыбонасосными установками блок схема которого представлена на рис 9

Рис. 9 Блок схема алгоритма работы системы управления процессом лова рыбонасосными установками с подсистемой диагностики оборудования

В заключении сформулированы основные выводы и результаты диссертационной работы

В приложениях приведена база данных диагностирования судового электрооборудования и акты внедрения Основные результаты и выводы:

1 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, является разработка комплексного диагностического показателя качества взамен многих.

2 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

3 С использованием методов математического планирования эксперимента построена регрессионная математическая модель комплексного показателя качества, адекватная состоянию объекта диагностирования по критерию Фишера

4 Анализ сечения поверхности отклика показал, что увеличение каждого го 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 %

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

6 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

7 Разработан алгоритм управления устройством распределения нагрузки между двумя дизель - генераторами в зависимости от степени их работоспособности и от нагрузки на электростанцию

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

9 Создана база данных диагностических параметров СЭО

Основные результаты опубликованы в следующих изданиях: в журналах по перечню ВАК РФ

1 Вахромеев О С, Дудников А С, Надеев А И Комплексный критерий качества для автоматических диагностических систем «Датчики и системы», Москва, №1, 2007-с 44-46

2 Вахромеев О С, Надеев А И, Нестеров О С , Чавычалов Д Ю Интеллектуальное управление диагностической системой // «Известия вузов» Северо-Кавказкий регион Технические науки Ростов на Дону Изд-во СКНЦ ВШ 2006 г приложение №7 -с 33 - 37

3 Вахромеев О С , Каримов Р Т, Надеев А И Современные методы диагностики электромеханических систем «Вестник АГТУ» г Астрахань, № 2 (31) 2006 -с 51-56

В других изданиях

4 Вахромеев О С , Головко С В , Нестеров О С , Чавычалов Д Ю Программная реализация интеллектуального диагностического комплекса судового электрооборудования» Традиции и педагогические новации в электротехническом образовании НИТЭ-2006 материалы VII Междун Науч -метод конф ФГОУ ВПО «АГТУ» Астрахань, 2006 -с 226-229

5 Вахромеев О С, Дудников А С , Надеев А И Комплексный метод диагностики электромеханических систем Материалы Всерос Науч-техн конф Современные технологии в кораблестроительном и энергетическом образовании, науке и производстве Нижний Новгород,

2006-с 543-548

6 Vakhromeev О S , Chavichalov D J., Golovko S V. Shipboard electrical equipment intelligent analyzer The twelfth International Scientific and Practical Conference of Students, Postgra-duates and Young Scientists "Modern Techmgues and Technologies" (MTT' 2006), Tomsk, Tomsk Polytechnic University, 2006 p -195-197

7 Вахромеев О С , Головко С В , Нестеров О С , Чавычалов Д Ю Информационные технологии в диагностировании судового электрооборудования // Материалы УП Междун науч-практ конф Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики. Новочеркасск ЮРГТУ, 2006- с 27-32

8 Вахромеев О С , Головко С В , Нестеров О С , Чавычалов Д Ю, Яковлев В Г Управление технологическим процессом насосной станции по состоянию объекта и технологического оборудования // Материалы Всероссийской научно-технической конференции «Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий» Уфа УГНТУ,

2007- с 42-47

Подписано в печать 29 05 08 г Формат 60x90/16 Гарнитура Times New Roman Ус печ л 1,0. Тираж 100 экз Заказ №387

Отпечатано в типографии издательства ФГОУ ВПО «АГТУ» 414025, Астрахань, Татищева, 16

20

Перечень использованных сокращений.

Введение.

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 интеллектуальный; диагностический 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.

1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М., Наука, 1976, 279 с.

2. Андрианова 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. Антонычев С.В., Крекнин Л.Т. Цели и задачи технической диагностики. //Контроль. Диагностика, 2003- № 5,- с. 19- 22.

5. Байхельт Ф., Франк П. Надёжность и техническое обслуживание: по вибрации. Тр. Петербургского энергетического института математический подход. -М.: Радио и связь, 1988.

6. Баранов В.М. Применение вейвлет-фильтрации при обработке диагностической информации. МИФИ. М., - 2004.

7. Барков 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. Барков 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. Барков 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. Барков 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. Басканова Т.Ф., Ланкин Ю.П. Алгоритмы самостоятельной адаптации для нейронных сетей./ Препринт ТО N5.- Красноярск: Институт биофизики СО РАН, Теоротдел,-1998.-14 с.

12. Басканова Т.Ф., Ланкин Ю.П. Нейросетевые алгоритмы самостоятельной адаптации.// Научная сессия МИФИ-99. Всероссийская научн.-техн. конф. «Нейроинформатика-99». Сборник научных трудов. В 3 частях. Ч.1.- М.: МИФИ, 1999.-с. 17-24.

13. Блинов А.В. Интеллектуализация системы диагностики и прогнозирования // Датчики и системы,-2005.-№ 9,-с.65 70.

14. Бобровский С. В поисках идеальной модели // PC Week/RE, 1997.45.

15. Бойченко 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.

16. Булычев A.B., Ванин B.K. Метод контроля состояния механической части асинхронного двигателя // Электротехника,-1997.-№ 10,— с.7—9.

17. Вахромеев О. С., Каримов Р. Т., Надеев А. И. Современные методы диагностики электромеханических систем // Вестник АГТУ,-2006—№ 2(31),-с.51-56.

18. Вахромеев О.С., Надеев А.И., Нестеров О.С., Чавычалов Д.Ю.

19. Интеллектуальное управление диагностической системой//«Известия ВУЗов. Северо-Кавказкий регион. Технические науки». Новочеркасский полит, ин-т — 2006.

20. Вахромеев О.С., Дудников А.С., Надеев А.И. Комплексный метод диагностики электромеханических систем//«Известия ВУЗов. СевероКавказский регион. Технические науки». Новочеркасский полит, ин-т.,-2006.

21. Вахромеев О.С., Дудников А.С., Надеев А.И. Комплексный критерий качества для автоматических диагностических систем//«Датчик и системы», М., -2007 — №1- с.44-46.

22. Волохов С.А. и др. Диагностирование обрыва стержня клетки ротора асинхронного двигателя // Электротехника.-1998.-№ 2,-с.13-15.

23. Гаджиев 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.

24. Гашимов М.А., Гаджиев Г.А., Мирзоева С.М. Диагностирование неисправностей обмотки статора электрических машин // Электрические станции,-1998.-№ 11-с.30-35.

25. Герике Б. JI. Мониторинг и диагностика технического состояния машинных агрегатов Ч. 1: Мониторинг технического состояния по параметрам вибрационных процессов,— 999.—188с.

26. Герике Б. JI. Мониторинг и диагностика технического состояния машинных агрегатов Ч. 2: Диагностика технического состояния на основе анализа вибрационных процессов,-1999 229с.

27. Голуб Е.С., Мадорский Е.З., Розенборг Г.Ш. Диагностирование судовых технических средств: Справочник.- М.: Транспорт,-1993-150 с.

28. Денисов В.И. Диагностика оборудования на предприятиях // Комбикормовая промышленность,—1998.-№ 2.

29. Дентон Р. Будущее датчиков и систем вибромониторинга // Датчики и системы,-2001- № 1,- с.62- 64.

30. Жабобин Н.Е., Крылов А.П. «ГИЕПАС»Микропроцессорная система управления судовой электроэнергетической установкой. Учебный справочник СПб.: Элмор,'1999.-120 с.

31. Жернаков 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.

32. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия "и ~ определения' // Известия ~ Академии " наук. Теория и системы управления-1997.-№ 3,-с. 138-145.

33. Ильичев 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.

34. Ицкович Э.Л. Современные интеллектуальные датчики общепромышленного назначения, их особенности и достоинства // Датчики и системы,2002. №2,-с.42-47.

35. Канэда Йосихару, Токэно Массхиро. Практическое применение системы текущей диагностики электроизоляции двигателя 3-11 кВ. Denki hyoron = Elec. Rev,-2003. 88-№8,- c.73-77.

36. Карим С.И., Мышенков К.С., Новицкий С.О., Новицкий О.А. Новые информационные технологии // Хлебопродукты—1997—№ 4.

37. Каршаков В.П., Сальников Н.А. Проблемы обеспечения надежности на анализа вибрационных процессов,-1999.-229 с.

38. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин. М.: Высшая школа,-1987.

39. Косарев О.И. Вибровозбуждение и динамические нагрузки в цилиндрических зубчатых передачах. Дис. канд. техн. наук.,-М.,-1997.-250 с.

40. Костюков 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.

41. Костюков В.Н. Самодиагностика вибродиагностических систем. Контроль. Диагностика;-2002,-№9.-с. 18-22.

42. Круг П.Г. Виртуальные измерительные системы/ЯТриборы и системы управления,—1996.-№ 11.-С.44-47.

43. Кузнецов P.O., Надеев А.И., Решетов А.С. Показатели качестваэксплуатационных характеристик магнитострикционного преобразователя // Датчики и системы—2002—№ 5 — с.21—22.

44. Панкин Ю.П. Реализация нейросетей с фиксированной структурой на аналоговой элементной базе./ Автореферат дисс.канд.техн.наук.- Красноярск: Институт биофизики СО РАН -1994.-23 с.

45. Панкин 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.

46. Ланкин Ю.П. Самоадаптирующиеся нейронные сети./ Препринт ТО N3.- Красноярск: Институт биофизики СО РАН, Теоротдел-1997-21с.

47. Морозов 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.

48. Мынцов А.А., Кочнев М.Н., Мынцова О.В., Системы виброакустического диагностирования агрегатов роторного типа. http:wpsv.vinf.ru. e-mail, psv@vinf.ru. ,

49. Мынцов 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.

50. Надеев А.И. Интеллектуальные* магнитострикционные преобразователи параметров движения сверхбольшого диапазона. Дисс.докт. техн.наук. Астрахань,-2000.-43 7с.'

51. Нагорный 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.

52. Проталинский О.М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологических процессов. Моногр./Астрахан.гос.техн.ун-т.-Астрахань: Изд-во АГТУ, 2004.-184 с.

53. Портнягин Н.Н. Математическое и алгоритмическое обеспечение систем диагностирования судовых электрических средств автоматизации. Автореферат дисс.докт.техн.наук. С.П-6,-2004.

54. Рубцов Ю.Ф. Системы мониторинга и диагностики // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика,-2000 —№ 5.- с.68-70.

55. Русов В.А. Спектральная вибродиагностика // Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику.: http://vibrocenter.ru/book.htm.

56. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ.-М.: Радио и связь,-1993.-320 с.

57. Сазонов Ю.И. Принцип построения адаптивных электромагнитно-акустических систем технической документации // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика,-2003.-№ 8.-е.53-57.

58. Сапожникова К.В. Метрологический диагностический контроль // Метрологическая служба в СССР,-1991- № 2.-е. 18-24.

59. Славинский А.З. Интеллектуальные датчики электрических сигналов для информационных систем диагностики. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, -2000.-№ 5.

60. Смирнов В.И. Методы и средства функциональной диагностики и контроля технологических процессов на основе электромагнитных датчиков. Автореферат дисс. докт. техн. наук. Ульяновск, — 2001.

61. Смирнов 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.

62. Смирнов 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.

63. Смирнов В.И., Чернов Д.В. Функциональная диагностика асинхронных электродвигателей в переходных режимах работы // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика,—2005—№ 5.-с.52—56.

64. Смирнов В.И. Функциональная диагностика электрических машин //

65. Датчики и системы,—2003.-№ 6.—с.30-32.

66. Сысоев С.В. Оптимальное управление процессом лова рыбонасосными установками. Автореферат дис. .канд.тех.наук. Астрахан.гос.техн.ун-т., Астрахань,- 2006.

67. Тайманов Р.Е., Сапожникова К.В. Метрологическое обеспечение средств измерительной техники, встраиваемых в оборудование // Рос. Метрологическая энцикл. С-Пб.: Лики России -2001с.260-262.

68. Тарасова 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.

69. Хайруллин 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.

70. Худяков С.А. Основы теории надежности и диагностики: Учеб. пособие-Владивосток. ДВМГА, 2001.-140 с.

71. Шалобаев Е.В. Об интеллектуальном управлении мехатронными системами // Датчики и системы,-2002.-№ 2.-е.8-12.

72. Шетат Б., Ходжа Дж. Использование искусственных нейронных сетей для диагностики неисправности электропривода в режиме реального времени//Электротехника,-2003.-№ 12. -с.16-20.

73. Шутов Ю.И. Диагностика состояния изоляции силовых трансформаторов на потребляющем электроэнергию крупном предприятии // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, -2003.-№ 9. -с.55-59.

74. 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.

75. 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.

76. Barkov 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.

77. 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.

78. Kevin Michael Ruppelt. Method And Apparatus For Problem Diagnosis And Solution. Способы диагностики неисправностей. Пат. 6571236 США.

79. 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.

80. Mitchel John S. «An Introduction to Machinary Analisis and Monitoring.» Tulsa: Penn Well Books, 993.

81. 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~ "

82. 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.

83. Prognosis, and Health Management" 2001. (Proc. SPIE. 2001.4389, -1-11 c.)

84. 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.

85. 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.

86. 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.

87. 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.

88. 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.

89. William T.Thomson, Mark Fenger "Current Signature Analysis to Detect Induction Motor Faults"IEEE Industry Application Magazine July/August, 2001.

90. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику.: http://vibrotek.com/russian/articles/bumprom 1 -rus/index.htm.

91. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику.: http://pergam.rU/teplo/view/e25/l 80.

92. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику: http://www.vdmk.com/vibrocontrol/product/795m.htm.

93. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику: http://www.fluke.ru/comx/showproduct.aspx?pid=31768&locale=ruru&product=SC М.

94. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику: www.PCB.com.

95. Электронный ресурс. Режим доступа к сборнику: www.octava.ru.

96. Румянцев И.А. Алгоритмизация судовых процессов управления «судостроение» Ленинград 1989г.

97. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH- СПб.: БХВ Петербург.2005.-736с.:ил.