Развитие методов принятия решений в автоматизированных системах мониторинга и диагностики объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта

• Автор: Лила, Владимир Борисович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Ростов-на-Дону
• Количество страниц: 163 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИИ
ВВЕДЕНИЕ
1 АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ И СРЕДСТВА КОНТРОЛЯ, МОНИТОРИНГА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТОВ ИНФРАСТРУКТУРЫ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
1.1 Технические объекты инфраструктуры железнодорожного транспорта и задачи их диагностики, контроля и мониторинга..
1.2 Единая корпоративная автоматизированная система управления инфраструктурой ОАО «РЖД»: обзор архитектуры построения
1.3 Современное состояние и функциональные возможности автоматизированных систем управления объектами инфраструктуры ОАО «РЖД»
1.4 Методы определения остаточного ресурса объектов
инфраструктуры железнодорожного транспорта
1.5 Постановка задачи исследования
1.6 Выводы
2 РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА
2.1 Математическая модель и обучение искусственных нейронных сетей
2.2 Адаптивный алгоритм обучения искусственных нейронных сетей, основанный на градиентных методах
2.3 Генетический алгоритм обучения искусственных нейронных сетей

2.4 Гибридный алгоритм обучения искусственных нейронных сетей, основанный на адаптивном и генетическом алгоритмах
2.5 Прогнозирование временных рядов с помощью искусственных нейронных сетей
2.7 Разработка методологии обучения рекуррентных искусственных нейронных сетей
2.7 Выводы
3 СИНТЕЗ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА
3.1 Общие сведения, инструментальные средства разработки
3.2 Универсальная объектно-ориентированная модель нейросетевой системы
3.3 Реализация графического интерфейса
3.4 Прогнозирование временных рядов с помощью разработанной нейросетевой системы
3.5 Выводы
4 РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ИНФРАСТРУКТУРЫ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
4.1 Алгоритм принятия решений при прогнозировании неисправности и определении остаточного ресурса технических объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта
4.2 Определение показателей и критериев предельного технического состояния силовых трансформаторов тяговых подстанций на основе газохроматографического анализа

4.3 Обработка данных газохроматографического анализа трансформаторного масла программным комплексом «Диагностика»
4.4 Описание компонентов разрабатываемой системы..
4.5 Интеграция разработанной нейросетевой системы с ЕК АСУИ ОАО «РЖД»
4.6 Примеры результатов
4.7 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ФРАГМЕНТЫ ИСХОДНОГО КОДА УНИВЕРСАЛЬНОЙ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. СВИДЕТЕЛЬСТВО О ГОСУДАРСТВЕННОЙ РЕГИСТРАЦИИ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ «АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ИЕШЮНАОЗ»
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. АКТ О ВНЕДРЕНИИ НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА СИЛОВЫХ ТРАНСФОРМАТОРОВ ТЯГОВЫХ ПОДСТАНЦИИ ОАО «РЖД» В РОСТОВСКОЙ ДИСТАНЦИИ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. АКТ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ В РОСТОВСКОМ ГОСУДАРСТВЕННОМ СТРОИТЕЛЬНОМ УНИВЕРСИТЕТЕ

состояния х, объекта определяется как = Е(1,а,Ь...)+£(1) , где /-У/,а,Ь...) -выбранная функция с некоторыми параметрами а, Ь - коэффициент, описывающий помеху; ? - единица времени. Имея временной ряд данных диагностики х, , по методу наименьших квадратов можно оценить коэффициенты уравнения тренда [88].
Для выбора модели тренда оценивается дисперсия ошибки з2 по каждой зависимости ~ У;)/(т — Р)> гдеу,- - значение параметра технического
состояния объекта в момент времени рассчитанное по выбранной модели; р - число параметров в модели. Выбирают модель, имеющую минимальное значение 52. Примерами результатов [88] построения такой модели, например, для силового трансформатора ТДНТ 63000/110 являются рис 1.8 и рис. 1.9.
30 -т — — - —г -............;----------- г...—-------7....-г......Т,год
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2
Рис. 1.8. Линия тренда параметров технического состояния силового трансформатора ( ипроь - пробивное напряжение)