ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Тематические статьи

  1. Разработка нейросетевых моделей диагностирования систем управления турбоагрегатом

    Авторы: Д.Х. Имаев, А.М. Синица, М.Ю. Шестопалов, С.В. Квашнин.

    Описание: В статье предложена иерархическая модель процесса нейросетевого диагностирования систем управления турбоагрегатами. Выделены два уровня обработки данных, которые последовательно оценивают степени принадлежности симптомов к каждой из потенциальных неисправностей и ставят диагноз техническому состоянию. Для ускорения обучения нейронной сети предложен метод многоэтапного тренинга. На примере системы управления газовой турбиной анализируется эффективность предложенной архитектуры интеллектуального диагностического аппарата с сетью прямого распространения и LSTM-сетью.

    Источник: IEEE Northwest Russia Conference On Mathematical Methods In Engineering And Technology: ММEТ NW 2018

  2. Сравнение методов диагностики асинхронного двигателя

    Авторы: В.А. Шевчук, А.С. Семёнов

    Описание: Рассмотрены методы диагностики асинхронного двигателя. Проведено сравнение данных методов.

    Источник: Международный студенческий научный вестник №3

  3. Анализ способов диагностики асинхронных электродвигателей с короткозамкнутым ротором

    Автор: Т.И. Бугеря

    Описание: Проведен Анализ способов диагностики асинхронных электродвигателей с короткозамкнутым ротором.

    Источник: Портал магистров ДонНТУ

  4. Применение нейронных сетей для диагностики электромеханических систем

    Авторы: Бабокин  Г.И., Шпрехер  Д.М.

    Описание: Рассмотрена возможность применения искусственных нейронных сетей применительно к решению задача диагностики и прогнозирования электромеханической системы. Ключевые слова: электромеханическая система, нейронная сеть, диагностика, прогноз.

    Источник: Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал)

  5. Методика диагностики и идентификации неисправностей обмоток асинхронного двигателя в режиме его функционирования

    Авторы: Мугалимов  Р.Г., Мугалимова  А.Р., Калугин  Ю.А., Одинцов  К.Э.

    Описание: В статье выполнен обзор методов диагностики неисправностей асинхроноого двигателя.

    Источник: Электротехнические системы и комплексы

  6. Оценка технического состояния локомотивных асинхронных тяговых электродвигателей с использованием нейронных сетей

    Авторы: А.В. Грищенко, О.Р.Хамидов

    Описание: Рассмотрено использование нейронных сетей для оценки состояния локомотивных асинхронных тяговых электродвигателей.

    Источник: Электротехнические системы и комплексы

  7. Fault Diagnosis of Three Phase Induction Motor Using Neural Network Techniques

    Авторы: Sanjay V. Dudul, Vilas N. Ghate

    Описание: В статье отображен метод определения неистправности в асинхронном электродвигателе с помощью нейроноой сети. Приведены эксперементальные данные.

    Источник: Second International Conference on Emerging Trends in Engineering and Technology

  8. Fault diagnosis of induction motor using neural networks

    Авторы: Qing He, Dong-Mei Du

    Описание: В статье рассмотрен метод определения неисправности ассинхронного двигателя путем спектрального анализа тока статора.

    Источник: Proceedings of the Sixth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Hong Kong

  9. Neural networks application for induction motor faults diagnosis

    Авторы: Czeslaw T. Kowalski, Teresa Orlowska-Kowalska

    Описание: Рассмотрена проблематика определения неисправностей в асинхронном электродвигателе с использованием нейронных сетей.

    Источник: Mathematics and Computers in Simulation

    10. Переводы статей

  10. Диагностика множественных неисправностей асинхронного двигателя с использованием искусственной нейронной сети

    Авторы: R. Jigyasu, L. Mathew, A. Sharma

    Автор перевода: Курчекно Р.В.

    Описание: В этой статье представлена диагностика и обнаружение множественных неисправностей с использованием нейронная сети прямого распространения. В этой работе анализ проводится на асинхронном двигателе, поскольку эти двигатели широко используются в промышленности из-за их надежности, простоты обслуживания и т. Д. Анализируются текущие и вибрационные реакции исправного двигателя, двигателя с подшипниками, дефектов ротора и статора. Процесс извлечения признаков выполняется только во временной области.

    Источник (англ.): Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2019 – p. 701–710.