Двухэтапный метод принятия решений и алгоритмы обработки информации при идентификации состояния высоковольтных выключателей

• Автор: Дубров, Вячеслав Игоревич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Новочеркасск
• Количество страниц: 157 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ МАЛОМАСЛЯНЫХ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ И ИХ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Формализация описания ВВ как объекта исследования

1.2 Обзор и анализ известных систем диагностики ВВ

1.3 Анализ известных методов измерения скорости перемещения подвижного контакта высоковольтных выключателей
1.4 Исследование эталонных характеристик «межконтактная емкость -межконтактное расстояние»

1.5 Исследование комплексной модели «объект - измерительное устройство»

1.6 Постановка задач

Выводы к главе

2 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ДИАГНОСТИКИ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ ПО СКОРОСТНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ НА БАЗЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
2.1 Анализ и выбор оптимальных спектральных методов обработки характеристик высоковольтных выключателей
2.1.1 Исследование спектральных методов анализа сигналов для применения в первичной обработке сигнала
2.1.2 Непараметрические методы. Быстрое преобразование Фурье
2.1.3 Непараметрические методы. Периодограммный анализ
2.1.4 Параметрические методы. Авторегрессионный анализ
2.1.5 Кепстральный анализ
2.1.6 Методы частотного-временного развертывания сигнала
2.1.7 Сравнение и выбор оптимального метода обработки скоростных характеристик ВВ
2.2 Выбор и обоснование оптимальных вейвлетов для вейвлет-спектральной обработки сигналов
2.2.1 Математическая обработка динамических характеристик подвижного контакта ВВ с использованием непрерывного вейвлет-анализа
2.2.2 Вейвлет-спектральный анализ динамических характеристик подвижного контакта ВВ с использованием предварительного вейвлет-фильтра
2.3 Алгоритм диагностики ВВ по скоростным характеристикам на базе вейвлет-анализа и нейронных сетей
2.4 Оптимизация алгоритма диагностики ВВ на базе вейвлет-анализа и нейронных сетей. Алгоритм выбора информативного диапазона из вейвлет-спектра
2.5 Оптимизация алгоритма диагностики ВВ на базе вейвлет-анализа и нейронных сетей. Решение задачи оптимизации структуры нейронной сети с помощью генетических алгоритмов
Выводы к главе
3 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА КОНТРОЛЯ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ ПО ВРЕМЕННЫМ ПАРАМЕТРАМ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ
3.1 Алгоритм контроля по временным параметрам. Нечеткая модель
3.2 Алгоритм контроля по временным параметрам. Статистическая модель обнаружения аномалий
3.3 Алгоритм контроля по временным параметрам. Сравнение нечеткой и статистической моделей для контроля
3.4 Сравнение алгоритмов контроля ВВ по временным параметрам и диагностики ВВ по скоростным характеристикам. Двухэтапный метод диагностики ВВ
3.5 Апробация алгоритма выбора информативного диапазона из вейвлет-спектра в задаче диагностики электромагнитных механизмов
Выводы к главе
4 РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ДИАГНОСТИКИ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ
4.1 Анализ источников возникновения методической погрешности измерения скорости
4.2 Проектирование системы диагностики ВВ
4.3 Разработка встроенного программного обеспечения системы диагностики ВВ
4.4 Разработка испытательного стенда
4.5 Результаты проектирования системы диагностики и испытательного стенда
Выводы к главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Приложение А. Акты внедрения результатов диссертации
Приложение Б. Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ, разработанные в процессе выполнения диссертационной работы
Фаза выключателя

Ручной привод /

Мерная шкала
Рисунок 1.9 — Функциональная схема измерительного стенда
Вычислительные эксперименты по подбору эмпирической формулы для аппроксимации полученных эталонных характеристик показали, что наилучшие результаты получаются при использовании для этой цели полинома 6-й степени [47]. При этом относительная погрешность аппроксимации в точках отсчета не превышает 1% с сохранением эмпирической формулой способности удовлетворительно (с погрешностью, не превышающей 3%)