ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2019 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,597
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,466
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,051
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,466
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,395
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 7808
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 295
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 369
Десятилетний индекс Хирша: 20
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2019 год: 272
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 6

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Марта 2021

В Ульяновском государственном техническом университете исследована эффективность применения нейросетевых методов для вибродиагностики гидроагрегата.

27.01.2021

Предупреждение аварийных ситуаций на технических объектах в значительной мере обеспечивается диагностикой их функционирования. В понятие технического диагностирования входят контроль технического состояния, поиск места и причин неисправности, а также прогнозирование состояния объекта. При решении задачи контроля состояния объекта и его прогнозирования широко используются статистические и интеллектуальные методы.

Анализ состояния технического объекта, как правило, проводится в условиях его эксплуатации. При этом получаемая по результатам мониторинга контролируемых параметров информация часто не позволяет дать однозначное заключение о состоянии объекта. Принятие решения об исправности или неисправности объекта связано с риском ложной тревоги (когда исправный объект признается неисправным) или пропуском неисправности (наоборот, когда неисправный объект признается исправным).

Машинное обучение, в частности, нейронных сетей, активно используется при решении задач диагностики. Например, нейросетевые методы применены для решения задач контроля технического состояния авиационного газотурбинного двигателя. Для решения поставленной задачи авторы разработали архитектуру нейросетевой экспертной системы «Эксперт Нейро».

Одной из важных задач является диагностика технического состояния гидроагрегата.

В истории гидроэнергетики известны примеры, когда низкое качество диагностики при-

водило к серьезным авариям. Так, в 1992 году произошел отрыв турбинной крышки гидроагрегата на канадской ГЭС GrandRapids. Схожая по характеру авария произошла в 2009 году на Саяно-Шушенской гидроэлектростанции, где возникшие вибрации привели к усталостным разрушениям шпилек крепления крышки турбины, в результате все гидроагрегаты получили повреждения вплоть до полного разрушения, а машинный зал был затоплен.

Для предупреждения подобных ситуаций проводится вибромониторинг гидроагрегата, при этом получаемые в реальном времени данные по вибрациям рабочих узлов поступают на сервер сбора данных и передаются на стойку управления, где происходят корректировки нагрузки и режима работы или полный останов агрегата. Необходимость оперативного вмешательства и выработки профилактических мероприятий определяется по множеству показателей, характеризующих качество функционирования гидроагрегата. Это показания датчиков относительной и абсолютной вибрации различных узлов агрегата, боя валов, датчиков измерения скорости вращения и других.

Решение задачи диагностики гидроагрегата по результатам вибромониторинга возможно

с применением различных подходов. Для анализа стабильности функционирования используются методы статистического управления процессами, для оценки исправности гидроагрегата – методы машинного обучения, в частности, агрегированные классификаторы.

В настоящей статье исследуется эффективность применения для вибродиагностики гидроагрегата нейросетевых методов.

Подробное описание дается в статье "Разработка нейронной сети для оценки исправности гидроагрегата по результатам вибромониторинга", авторы Санталов А.А., Клячкин В.Н. (Ульяновский государственный технический университет, г. Ульяновск).