Прогнозирование диагностических параметров электротехнических комплексов главных приводов мощных экскаваторов

• Автор: Шамаль, Михаил Александрович
• Шифр специальности: 05.09.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Екатеринбург
• Количество страниц: 135 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ ГЛАВНЫХ ПРИВОДОВ МОЩНЫХ ЭКСКАВАТОРОВ
1.1. Содержание задачи технической диагностики электротехнического комплекса главных приводов мощных экскаваторов

1.1.1. Задачи и методы теории технической диагностики

1.1.2. Особенности технической диагностики ЭТК главных приводов экскаваторов

1.1.3. Программно-технические средства диагностирования

1.2. Обзор методов прогнозирования диагностических

параметров электротехнического комплекса экскаватора

1.2.1. Регрессионные модели

1.2.2. Авторегрессионные модели

1.2.3. Модели экспоненциального сглаживания
1.2.4. Фильтр Калмана
1.2.5. Модели на базе цепей Маркова
1.2.6. Нейросетевые модели
1.2.7. Сравнение моделей прогнозирования
1.3. Выводы

2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ ДИСКРЕТНЫХ ПО ВРЕМЕНИ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ
2.1. Фильтрация стационарных дискретных по времени последовательностей
2.1.1. Постановка задачи
2.1.2. Выбор тестовых последовательностей
2.1.3. Поиск весовой функции
2.2. Фильтрация нестационарных дискретных по времени последовательностей
2.3. Выводы
3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА АДАПТИВНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИСКРЕТНЫХ ПО ВРЕМЕНИ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ
3.1. Прогнозирование стационарных дискретных по времени последовательностей
3.1.1. Постановка задачи
3.1.2. Целевая функция предиктора
3.1.3. Целевая функция фильтра
3.1.4. Целевая функция адаптивной системы прогнозирования.
3.1.5. Разработка методики параметрической настройки предштора
3.1.6. Разработка альтернативной методики параметрической настройки предиктора
3.2. Прогнозирование нестационарных дискретных по времени последовательностей
3.3. Выводы

4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ЗНАЧЕНИЙ СОПРОТИВЛЕНИЯ ИЗОЛЯЦИИ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ МАШИН ГЛАВНЫХ ПРИВОДОВ ЭКСКАВАТОРА ЭШ 40.
4.1. Поиск оптимальной структуры разложения входной последовательности
4.2. Сравнение методов обучения предиктора
4.3. Оценка результатов прогноза
4.4. Сравнение с классическими методами прогнозирования
4.5. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
Приложение

Следует отметить что, при выборе метода и модели прогнозирования необходимо учитывать особенности теории технической диагностики систем, основной задачей которой является выделение диагностических признаков, определяющих функционирование системы в пространстве состояний (1.4). Также необходимо учитывать общие принципы причинности и унитарности протекающих в системе процессов. С учетом положений теории технической диагностики, прогнозирование можно представить как задачу вычисления изменений траектории движения динамической системы в пространстве известных информационных признаков. На основании (1.4) можно записать выражение для оценки технического состояния системы в будущем:
образом, согласно (1.9), прогноз технического состояния системы есть результат прогноза информационных признаков диагностических сигналов.
Другим основным положением в этой работе является постулирование общего класса процессов, лежащих в основе функционирования прогнозируемых параметров технической системы. В работе будет рассмотрен алгоритм прогнозирования нестационарных стохастических последовательностей. Это положение основано на том факте, что в условиях неизменного вектора внешних воздействий на техническую систему Е = СОШЇ все процессы, протекающие внутри системы, не могут до момента наступления отказа привести к мгновенному изменению ее технического состояния. Следовательно, изменение

(1.9)
где - спрогнозированное значение / -го информационного признака, Фг -вычисленное значение I -го параметра технического состояния системы. Таким