Шайхуллин Артур Зуфарович (Аспирант Казанский Государственный Энергетический Университет,
Россия, г. Казань)
Низамиев Марат Фирденатович (Доцент, к.т.н. Казанский Государственный Энергетический Университет,
Россия, г. Казань)
| |
Появляющаяся технология прогнозирования и управления состоянием (ПУС) в последнее время привлекла большое внимание ученых и отраслей промышленности. Необходимость повышения доступности оборудования и снижения затрат на техническое обслуживание является движущей силой разработки и интеграции систем прогнозирования и управления состоянием. Модели ПУС зависят от интеллектуальных датчиков и данных, генерируемых датчиками. В этой статье предложены основанные на машинном обучении методы разработки моделей ПУС на основе данных датчиков для выполнения диагностики неисправностей трансформаторных систем в интеллектуальной сети. В частности, применяется алгоритм для оптимизации нейронной сети обратного распространения (ОР) с целью построения высокопроизводительных моделей диагностики неисправностей. Модели были разработаны с использованием данных датчиков, называемых данными о растворенном газе в масле силового трансформатора. Полученные результаты демонстрируют, что разработанный алгоритм оптимизации параметров нейронной сети является эффективным и полезным; а модели, основанные на машинном обучении, значительно улучшили производительность и точность диагностики/обнаружения неисправностей для силового трансформатора ПУС.
Ключевые слова:машинное обучение; нейронная сеть; прогнозирования и управления состоянием силового трансформатора; диагностика неисправностей.
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования:
Шайхуллин А. З., Низамиев М. Ф. Метод и Алгоритм моделирования диагности для силового трансформатора на основе машинного обучения // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2022. -№11. -С. 169-178 DOI 10.37882/2223-2966.2022.11.41 |
|
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
