DOI: 10.18503/2311-8318-2016-3(32)-39-43
Аннотация
Актуальной является задача разработки систем прогнозирования технического состояния трансформаторов судовых электроэнергетических установок. Одним из путей решения задачи является применение искусственных нейронных сетей. Впервые предложен комплексный подход к определению степени работоспособности трансформаторов судовых электроэнергетических установок на основе искусственных нейронных сетей. Полученные результаты могут быть основой для создания новой системы прогнозирования технического состояния трансформаторов судовых электроэнергетических установок.
Ключевые слова
Нейронечёткая сеть, трансформатор, электроэнергетическая установка, диагностика, степень работоспособности.
1. Крюков О.В., Серебряков А.В., Васенин А.Б. Диагностика электромеханической части ветроэнергетических установок // Електромеханiчнi I енергозберiгаючi системи. 2012. №3. С. 549-552.
2. Крюков О.В., Серебряков А.В. Метод и ситема принятия решений по прогнозированию технического состояния электроприводных газоперекачивающих агрегатов // Электротехнические системы и комплексы. 2015. №4(29). С.35–38.
3. Серебряков А.В., Крюков О.В. Интеллектуальные ветроэнергетические установки для автономных систем электроснабжения. Нижний Новгород: Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, 2014. 120 с.
4. Серебряков А.В., Крюков О.В., Васенин А.Б. Нечеткие модели и алгоритмы управления ветроэнергетическими установками // Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых системах: сб. науч. тр. СПб., 2012. С. 467-469
5. Дифференцирование нагрузки в системах электроснабжения автономных потребителей / А.В. Серебряков, В.Г. Титов, Е.А. Чернов, А.В. Шахов // Труды Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева 2015. № 2(109). С. 203–209.
6. Серебряков А.В. Оптимизация диагностирования электромеханической части ветроэнергетических установок // Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. 2013. №3. С.39-46.
7. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Телеком 2007. 288 c.
8. Стеклов А.С., Подковырин Д.С. Нейронечеткая модель диагностирования технического состояния синхронного генератора // Главный энергетик. 2015. № 11-12. C. 55–60.
9. Стеклов А.С., Титов В.Г., Серебряков А.В. Определение степени работоспособности судовых синхронных генераторов с применением искусственных нейро-нечетких сетей // Вестник Чувашского университета. 2016. №1. С.97-104.