МЕТОД ІНТЕГРАЛЬНОЇ ОЦІНКИ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ГАЗОПЕРЕКАЧУВАЛЬНИХ АГРЕГАТІВ
Ключові слова:
газоперекачувальний агрегат, інтегральна оцінка, математична модель, генетичний алгоритм, роздільна функціяАнотація
Запропоновано новий метод інтегральної оцінки технічного стану газоперекачувальних агрегатів, суть якого полягає у тому, що для кожного вузла ГПА у просторі показників технічного стану за допомогою нейронної мережі виділяються області, які характеризують зміну технічного стану певного вузла у часі. Кожній такій області приписується певний рейтинг, так що технічний стан ГПА характеризується сумою таких рейтингів. Отримані умови, за яких технічний стан ГПА класифікується за певними градаціями.
Посилання
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.
##submission.downloads##
Опубліковано
02.12.2010
Як цитувати
Горбійчук, М. І., Щупак, І. В., & Кімак, В. Л. (2010). МЕТОД ІНТЕГРАЛЬНОЇ ОЦІНКИ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ГАЗОПЕРЕКАЧУВАЛЬНИХ АГРЕГАТІВ. Нафтогазова енергетика, (2(13), 38–43. вилучено із https://nge.nung.edu.ua/index.php/nge/article/view/259
Номер
Розділ
ФІЗИКО-ТЕХНІЧНІ ПРОБЛЕМИ ТРАНСПОРТУ ТА ЗБЕРІГАННЯ ЕНЕРГОНОСІЇВ
.png)
1.png){kind=logo}
