СТРУКТУРА ТА ОСОБЛИВОСТІ ПОБУДОВИ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ СТАТИСТИЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ ВІТРОЕЛЕКТРИЧНИХ АГРЕГАТІВ

Заголовок (російською): 
СТРУКТУРА И ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ВЕТРОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ АГРЕГАТОВ
Заголовок (англійською): 
STRUCTURE AND FEATURES OF THE AUTOMATED DIAGNOSTIC SYSTEMS OF STATISTICAL WIND POWER UNITS
Автор(и): 
Соболевська Л.Г.
Автор(и) (англ): 
Sobolevska Lesia
Ключові слова (укр): 
автоматизована система діагностики; статистична діагностика; вітроелектричний агрегат
Ключові слова (рус): 
автоматизированная система диагностики; статистическая диагностика; ветроэлектрический агрегат
Ключові слова (англ): 
automated system diagnostics; statistical diagnostics; wind power unit
Анотація (укр): 
Розглянуто структуру, алгоритми та програмне забезпечення, що входять до складу автоматизованої системи статистичної діагностики вузлів вітроелектричних агрегатів. Для обґрунтування математичного апарату цієї системи, проведено аналіз використовуваних математичних моделей та діагностичних ознак, що описують процеси вібрацій та нерівномірність зміни обертових моментів, які виникають на валу вітроелектричного агрегату.Описано узагальнений алгоритм вирішення задачі діагностування за допомогою створеної системи та структуру лабораторного зразка автоматизованої системи діагностики вузлів вітроелектричних агрегатів. Проведено перевірку гіпотез за правилом Неймана-Пірсона для визначення стану підшипника та класифікації дефекту із заданою точністю та достовірністю.
Анотація (рус): 
Рассмотрена структура, алгоритмы и программное обеспечение, входящие в состав автоматизированной системы статистической диагностики узлов ветроэлектрических агрегатов. Для обоснования математического обеспечения данной системы, проведен анализ используемых математических моделей и диагностических признаков, описывающих процессы вибраций и неравномерность изменения вращающих моментов, возникающих на валу ветроэлектрических агрегатов. Описаны обобщенный алгоритм решения задачи диагностирования с помощью созданной системы и структура лабораторного образца автоматизированной системы диагностики узлов ветроэлектрических агрегатов. Проведена проверка гипотез по правилу Неймана-Пирсона для определения состояния подшипника и классификации дефекта с заданной точностью и достоверностью.
Анотація (англ): 
The structure, algorithms and software included in the automated system of statistical diagnostics of units of wind turbines are considered. To substantiate the mathematical apparatus of this system, an analysis of the used mathematical models and diagnostic features describing the processes of vibration and the unevenness of the change in the rotating moments occurring on the shaft of the wind turbine unit has been carried out. A generalized algorithm for solving the problem of diagnosing with the help of the created system and the structure of the laboratory sample of the automated system of diagnostics of nodes of wind turbines is described. The teaching rules set up the solving rules, and also check the hypotheses according to the Neumann-Pearson rule to determine the bearing state and the classification of the defect with the given accuracy and reliability.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 39, 2019
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 39, 2019
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems, Number 39, 2019
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
Дата публікації: 
30 Июнь 2019
Номер збірника: 
Розділ: 
УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ
Університет автора: 
Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ
Литература: 
  1. Вольтерс А.О., Мислович М.В., Соболевська Л.Г. Моделі лінійних і лінійних періодичних випадкових процесів та їх використання в інформаційно-вимірювальних системах діагностики роторних енергетичних машин // Техн. електродинаміка. Тематичний випуск. Проблеми сучасної електротехніки. ‒ Ч. 2. – 2006. – С. 77 – 82.
  2. Мардиа К. Статистический аналіз угловых наблюдений. – М.: Наука, 1978. – 240 с.
  3. Марченко Б.Г., Мыслович М.В. Вибродиагностика подшипниковых узлов электрических машин. ‒ К.: Наук. думка, 1992. – 195 с.
  4. Вольтерс А.О., Мислович М.В., Соболевська Л.Г. Використання системи кривих Пірсона для обробки експериментальних даних в автоматизованих системах діагностики роторних електроенергетичних машин. Тези доповідей міжнародної науково – технічної конференції "Силова електроніка та енергоефективність"(20 – 23 вересня 2010 р. Алушта).
  5. Куц Ю.В., Щербак Л.М. Статистична фазометрія. – Тернопіль: Видавництво Тернопільського державного технічного університету ім. Івана Пулюя. – 2009. – 383 с.
  6. Вольтерс А.О., Мислович М.В., Соболевська Л.Г. Особливості вимірювання даних і формування навчаючих сукупностей для діагностики роторних машин. – Матеріали VII Міжнародного семінару «Обчислювальні Проблеми Електротехніки»( Одеса, Україна. 27 -30 серпня). ‒ 2006. ‒ С. 196 ‒ 199.
  7. Марченко Н., Мислович М.,Сисак Р. Вібраційна діагностика вітроенергетичних агрегатів з використанням статистичних даних експертної системи. // PrezegladElektrotechniczny/ Закопане (Польща). – 2005. – №2. – С. 53 – 57.
  8. Марченко Б.Г., Мислович М.В., Приймак М.В. Аналіз навантажень енергосистем на основі моделі їх стохастичної періодичності // Технічна електродинаміка, 2003. – №4, С. 61 – 65.
  9. Марченко Н.Б., Мыслович М.В. Моделювання матриці фі-серій та її використання при аналізі точності інформаційно-вимірювальних систем діагностики електроенергетичного обладнання. // Технічна електродинаміка. Тематичний випуск. Проблеми сучасної електротехніки. ‒ Ч. 4. – 2006. – С.100 ‒ 103.
  10. Вольтерс А.О., Мислович М.В., Соболевська Л.Г. Формування навчаючих сукупностей з типових дефектів в автоматизованих системах діагностики електроенергетичних машин // Технічна електродинаміка. Тематичний випуск. Проблеми сучасної електротехніки ‒ Ч.2. – 2008. ‒ С. 75 ‒ 80.
References: 
  1. Wolters, A.O., Myslovych, M.V. & Sobolevska, L.G., (2006). Linear models and linear periodic stochastic processes and their use in information-measuring systems diagnostics of rotor power machines. Technical electrodynamics. Thematic issue. Problems of modern electronics, 2, 77 – 82.
  2. Mardia, K., (1978). Statistical analysis of the angular observations. Moscow: Nauka, 240.
  3. Marchenko, B.G., & Myslovich, M.V., (1992). Vibrodiagnostics of bearing assemblies of electrical machines. Kyiv, Sciences Dumka, 195.
  4. Wolters, A.O., Myslovich, M.V. & Sobolevska, L.G., (2010). The use of the Pearson curve system for processing experimental data in automated systems for the diagnosis of rotary power machines. Abstracts of the International Scientific and Technical Conference "Power Electronics and Energy Efficiency" (September 20 23, Alushta).
  5. Kuts, Y.V., & Shcherbak, L.M., (2009). Statistical phase meter. Ternopil: Publisher Ternopil State Technical University of John Puluj, 383.
  6. Wolters, A.O., Myslovich, M.V. & Sobolevska, L.G. (2006). Peculiarities of the data measurement and taught totalities’ forming for the diagnostics of the rotary generators. Proceedings of VII International Workshop «Computational Problems of Electrical Engineering». Odessa, Ukraine. August, 27 – 30, 196 – 199.
  7. Marchenko, N., Myslovitch, M. & Sysak, R. (2005). Vibration Diagnostics of Wind – Driven Power Units with Usage of Statistics Expert System. Prezeglad Elektrotechniczny, 2, 53 – 57.
  8. Marchenko, B.G., Myslovich, M.V. & Priymak, M.V. (2003). Analysis of pressures power systems on the basis of stochastic models of their frequency. Technical Electrodynamics, 4, 61 – 65.
  9. Marchenko, N.B., & Myslovich, M.V., (2006). Modeling of the matrix Fi-series and its use when analyzing the accuracy of information-measuring systems of diagnostics of electrical equipment. Technical electrodynamics. Thematic issue. Problems of modern electronics, 4, 100 – 103.
  10. Wolters, A.O., Myslovich, M.V. & Sobolevska, L.G., (2008). Formation of learning collections from typical defects in automated diagnostic systems of electric power machines. Technical electrodynamics. Thematic issue. Problems of modern electronics, 2, 75 – 80.