METHOD OF INTEGRAL ESTIMATION OF THE TECHNICAL STATE OF GAS COMPRESSOR UNITS
Keywords:
gas compressor unit, integral estimation, mathematical model, genetic algorithm, dividing function.Abstract
The new method of integral estimation of the technical state of gas compressor units, essence of which in that for every knot of gas compressor in space of indexes of the technical state by a neuron network areas which characterize time-history of the technical state of certain knot are selected is offered. Each the certain rating is added such area, so that the technical state of gas compressor is characterized by the sum of such ratings. Got terms at which the technical state of gas compressor is classified on certain gradations.
Downloads
Download data is not yet available.
References
1 Технічне діагностування та контроль технічного стану. Терміни та визначення: ДСТУ 2389 – 94 – [Чинний від 01.01.1995]. – К.: Держстандарт України, 1994. – 24 с.
2 Angelakis C. А A Neural Network-based Method for Gas Turbine Blading Fault Diagnosis / C. Angelakis, E. N. Loukis, A. D. Pouliezos, G. S. Stavrakakis // International Journal of Modelling and Simulation – 2001. – Vol. 21,
No. 1. – p. 51-60.
3 Kong C. Intelligent performance diagnos-tics of a gas turbine engine using user-friendly interface neural networks / C. Kong, J. Ki, M. Kang, S. Kho // Aircraft Engineering and Aerospace Technology. – 2004. – Vol. 76 Iss: 4. – pp. 391-397.
4 Urban L. A. Gas Path Analysis Applied to Turbine Engine Condition Monitoring / Urban L. A. // J. of Aircraft. – 1973. – Vol. 10, No. 7. – р. 37-46.
5 Зарицкий С. П. Диагностика газоперекачивающих агрегатов с газотурбинным приводом / С. П. Зарицкий. – М.: Недра, 1986. – 198 с.
6 Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Оссовский; [пер. с поль. И. Д. Рудинского]. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 343 с.
7 Мурыгин К. В. Построение классификаторов на основе разделяющих поверхностей / К. В. Мурыгин // Штучний інтелект. – 2008. – № 2. – С. 65 – 69.
8 Горбійчук М. І. Індуктивний метод побудови математичних моделей газоперекачувальних агрегатів природного газу / М. І. Горбійчук, М. І. Когутяк, Я. І. Заячук // Нафтова і газова промисловість. – 2008. – № 5. – С. 32–35.
9 Горбійчук М. І. Синтез функцій класифікації на основі генетичних алгоритмів / М. І. Горбійчук, С. Т. Самуляк, І. В. Щупак // Штучний інтелект. – 2010. – № 2. – С. 24–31.
10 Горбійчук М. І. Метод визначення технічного стану газоперекачувальних агрегатів на засадах нейронних мереж / М. І. Горбійчук, І. В. Щупак // Матеріали міжнародної проблемно-наукової міжгалузевої конференції «Інформаційні проблеми комп’ютерних систем, юриспруденції, енергетики, економіки, моделювання та управління»: Поступ в науку, 01-04 червня Intelligent performance diagnostics of a gas turbine engine using user-friendly interface neural networks, Kong Chang-duk, Ki Ja-young, Kang Myoung-cheol, Kho Seong-hee, Aircraft Engi-neering and Aerospace Technology, v. 76, n. 4, p. 391-397, 2004.
2 Angelakis C. А A Neural Network-based Method for Gas Turbine Blading Fault Diagnosis / C. Angelakis, E. N. Loukis, A. D. Pouliezos, G. S. Stavrakakis // International Journal of Modelling and Simulation – 2001. – Vol. 21,
No. 1. – p. 51-60.
3 Kong C. Intelligent performance diagnos-tics of a gas turbine engine using user-friendly interface neural networks / C. Kong, J. Ki, M. Kang, S. Kho // Aircraft Engineering and Aerospace Technology. – 2004. – Vol. 76 Iss: 4. – pp. 391-397.
4 Urban L. A. Gas Path Analysis Applied to Turbine Engine Condition Monitoring / Urban L. A. // J. of Aircraft. – 1973. – Vol. 10, No. 7. – р. 37-46.
5 Зарицкий С. П. Диагностика газоперекачивающих агрегатов с газотурбинным приводом / С. П. Зарицкий. – М.: Недра, 1986. – 198 с.
6 Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Оссовский; [пер. с поль. И. Д. Рудинского]. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 343 с.
7 Мурыгин К. В. Построение классификаторов на основе разделяющих поверхностей / К. В. Мурыгин // Штучний інтелект. – 2008. – № 2. – С. 65 – 69.
8 Горбійчук М. І. Індуктивний метод побудови математичних моделей газоперекачувальних агрегатів природного газу / М. І. Горбійчук, М. І. Когутяк, Я. І. Заячук // Нафтова і газова промисловість. – 2008. – № 5. – С. 32–35.
9 Горбійчук М. І. Синтез функцій класифікації на основі генетичних алгоритмів / М. І. Горбійчук, С. Т. Самуляк, І. В. Щупак // Штучний інтелект. – 2010. – № 2. – С. 24–31.
10 Горбійчук М. І. Метод визначення технічного стану газоперекачувальних агрегатів на засадах нейронних мереж / М. І. Горбійчук, І. В. Щупак // Матеріали міжнародної проблемно-наукової міжгалузевої конференції «Інформаційні проблеми комп’ютерних систем, юриспруденції, енергетики, економіки, моделювання та управління»: Поступ в науку, 01-04 червня Intelligent performance diagnostics of a gas turbine engine using user-friendly interface neural networks, Kong Chang-duk, Ki Ja-young, Kang Myoung-cheol, Kho Seong-hee, Aircraft Engi-neering and Aerospace Technology, v. 76, n. 4, p. 391-397, 2004.
Downloads
Published
02.12.2010
How to Cite
Горбійчук, М. І., Щупак, І. В., & Кімак, В. Л. (2010). METHOD OF INTEGRAL ESTIMATION OF THE TECHNICAL STATE OF GAS COMPRESSOR UNITS. Oil and Gas Power Engineering, (2(13), 38–43. Retrieved from https://nge.nung.edu.ua/index.php/nge/article/view/259
Issue
Section
PHYSICAL AND TECHNICAL PROBLEMS OF ENERGY CARRIERS TRANSPORTATION STORAGE
.png)
1.png){kind=logo}
