+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Разработка системы оценки технического состояния электросетевого оборудования на основе нейро-нечеткого логического вывода

Разработка системы оценки технического состояния электросетевого оборудования на основе нейро-нечеткого логического вывода
  • Автор:

    Хальясмаа, Александра Ильмаровна

  • Шифр специальности:

    05.14.02

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2015

  • Место защиты:

    Екатеринбург

  • Количество страниц:

    147 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
1.1 Современные методы оценки технического состояния 
1.2 Предпосылки применения методов оценки технического состояния



ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОСЕТЕВОГО ОБОРУДОВАНИЯ

1.1 Современные методы оценки технического состояния

1.2 Предпосылки применения методов оценки технического состояния

1.3 Современные системы оценки технического состояния

1.4 Оценка эффективности работы современных систем


1.5 Выводы

2 АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ И МОДЕЛЬ ДАННЫХ

2.1. Система поддержки принятия решений


2.2. Архитектура системы оценки технического состояния
2.3. Модель данных
2.4. Выводы:
3 РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ
3.1. Определение структурной модели оценки технического состояния
электрооборудования
3.2. Структура нейро-нечеткого логического вывода и алгоритм его
работы
3.3. Формирование функций принадлежности
3.2.1 Определение нечетких правил продукции
3.2.2 Определение числа функций принадлежности
3.2.3 Определение вида функций принадлежности
3.4. Настройка модели оценки технического состояния на примере оценки состояния трансформаторного оборудования
3.4.1. Определение структуры нейро-нечеткого-логического вывода
3.4.2. Определение функций принадлежности
3.4.3. Формирование обучающей выборки

3.5. Сравнительный анализ с нейронной сетью
3.6. Определение результирующей оценки технического состояния
простого объекта электрической сети
3.7. Выводы
4 АПРОБАЦИЯ РАЗРАБОТАННОЙ СИСТЕМЫ НА ПРИМЕРЕ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СИЛОВОГО ТРАНСФОРМАТОРА
4.1 Оценка состояния работы системы
4.2 Оценка состояния трансформаторного масла
4.3 Оценка состояния магнитопровода трансформатора
4.4 Оценка состояния твердой изоляции трансформатора
4.5 Оценка состояния обмоток трансформатора
4.6 Оценка состояния силового масляного трансформатора
4.7 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А - Обучающая выборка
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
ПРИЛОЖЕНИЕ В

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Разработка системы оценки технического состояния оборудования на электрических станциях и подстанциях является актуальной задачей.
Во-первых, она связана с высокой степенью износа электросетевого оборудования в России. Существенная часть основного оборудования выработала установленный парковый ресурс или срок эксплуатации, определенный нормативными документами, и используется на пределе своих возможностей.
Во-вторых, существует безусловное взаимное влияние электросетевого оборудования не только внутри одной подстанции (станции), но и внутри энергосистемы в целом, что оказывает действие на состояние и режимы работы оборудования. Степень этих взаимовлияний и их закономерности можно определить только при обобщенной оценке состояния всего оборудования электросетевого объекта.
В-третьих, актуальность диссертационной работы определяется необходимостью перехода к системе обслуживания оборудования по его техническому состоянию, а не на базе системы планово-предупредительных ремонтов (ППР). Основной недостаток системы ППР заключается в отсутствии комплексного подхода к обслуживанию электрооборудования, что может привести к необоснованной трудоемкости ремонтов оборудования (в случае работоспособного и ремонтопригодного состояния) или, наоборот, - к пропуску дефекта или неисправности (в случае работоспособного, но неремонтопригодного состояния).
Сегодня в электроэнергетике активно развивается информационноизмерительная база на основе современных измерительных комплексов, обеспечивающих сбор, обработку и хранение информации с различных датчиков и систем мониторинга отдельных видов оборудования, данные с которых получают в режиме on-line. Такие комплексы обеспечивают однозначное определение контролируемых параметров и оценку влияния их

- данные АИИС КУЭ и т. п.
Подсистема формирования знаний состоит из двух блоков -«интеллектуальный анализ» и «база знаний». Под интеллектуальным анализом понимается подсистема анализа данных на основе метода нейро-нечеткого логического вывода, позволяющего с помощью блока «база знаний» получить агрегированную дифференцированную оценку состояния объектов электрической сети. Блок «база знаний» должен осуществлять не только функции хранения, взаимодействия различных моделей (оценки работоспособности элемента, подобъекта, объекта (ПС)), проверки существующих знаний, но и получения новых.
В ходе анализа выполняется оценка состояния по принципу «от частного к общему» (подробно описанному в следующем подразделе):
- оценка состояния каждого из элементов подобъекта;
- оценка состояния подобъекта на базе оценки состояния совокупности его элементов;
- оценка состояния объекта на базе оценки состояния совокупности всех его подобъектов.
Сложность электросетевых объектов вынуждает разбивать объект на совокупность подобъектов, а их, в свою очередь, на совокупность элементов, так как в каждом подобъекте протекают различные взаимосвязанные процессы, что существенно затрудняет определение технического состояния электросетевого оборудования при решении задачи «в лоб».
Как известно, для решения задач системного анализа наиболее эффективным способом является метод декомпозиции [42], поэтому и было принято решение воспользоваться им для разработки архитектуры системы оценка технического состояния ПС.
В свою очередь каждый из элементов совокупности характеризуется определенным набором данных.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.197, запросов: 967