Штучна нейроподібна мережа для діагностування дефектів гідроагрегату

Abstract

Гідроагрегат є дуже складною динамічною гідроелектромеханічною системою і адекватний математичний опис залежності віброакустичного сигналу від всіх чинників, які викликають вібрацію, практично неможливий. Тому в цій роботі запропоновано для автоматизованого діагностування існуючих дефектів гідроагрегату використовувати тришарову штучну нейроподібну мережу, яка дозволить розглядати гідроагрегат як “чорну скриньку”. Наведена структура цієї мережі та її математична модель. Розглянуті деякі перерізи амплітудно-частотно-часових спектрів вібросигналів гідроагрегату і на їх основі зроблені попередні діагностичні висновки.

Гидроагрегат является очень сложной динамической гидроэлектромеханической системой и адекватное математическое описание зависимости виброакустического сигнала от всех факторов, вызывающих вибрацию, практически невозможен. Поэтому в этой работе предложено для автоматизированного диагностирования существующих дефектов гидроагрегата использовать трехслойную искусственную нейроподобную сеть, что позволит рассматривать гидроагрегат как “черный ящик”. Приведена структура этой сети и ее математическая модель. Рассмотрены некоторые сечения амплитудно-частотно-временных спектров вибросигналов гидроагрегата и на их основе сделаны предварительные диагностические выводы.

The hydrounit is very difficult dynamic hydroelectromechanical system and adequate mathematical description of dependence vibrating signal by all factors causing vibration, practically is impossible. Therefore in this work it is offered for the automated diagnosing of existing defects of the hydrounit to use three-layer artificial neurosimilar network, that will allow to consider the hydrounit as «black box». The structure of this network and its mathematical model is given. Some sections peak-frequency-hour of spectra of vibrating signals of the hydrounit are considered and on their basis the preliminary diagnostic conclusions are made.