Дубров В.И.
1
1 ФГБОУ ВПО «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)»
Описаны этапы адаптации интеллектуального алгоритма диагностики высоковольтного коммутационного оборудования под задачу диагностики электромагнитных механизмов. В статье проводится исследование возможности применения вейвлет-спектральной обработки характеристик электромагнитных механизмов. Предложен адаптированный алгоритм диагностики электромагнитных механизмов. В разработанный алгоритм вводится информативная функция, которая значительно улучшает точность диагностирования на следующем этапе с использованием интеллектуального аппарата нейронной сети. Для подтверждения результатов приводятся ошибки обучения нейронной сети, вычисленные с использованием различных характеристик электромагнита. Описанные алгоритмы смоделированы в системе математического моделирования Matlab, в качестве объекта диагностирования был выбран электромагнит типа Inventio. Измеренные характеристики получены с использованием современной измерительной техники - прибора MagHyst, обеспечивающего достаточную точность измерения тока I(t) и потокосцепления Psi(t) в обмотке электромагнита.
Библиографическая ссылка
Дубров В.И. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ МЕХАНИЗМОВ НА БАЗЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Научное обозрение. Технические науки. 2014. № 1. С. 144-144;URL: https://science-engineering.ru/ru/article/view?id=200 (дата обращения: 03.04.2025).
Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)
«Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований»
ИФ РИНЦ = 0,593
«Международный журнал экспериментального образования»
ИФ РИНЦ = 0,425
«Научное Обозрение. Биологические Науки»
ИФ РИНЦ = 0,400
«Научное Обозрение. Медицинские Науки»
ИФ РИНЦ = 0,801
«Научное Обозрение. Экономические Науки»
ИФ РИНЦ = 0,871
«Научное Обозрение. Педагогические Науки»
ИФ РИНЦ = 0,733
«Научное Обозрение. Технические Науки»
ИФ РИНЦ = 0,695
«European journal of natural history»
ИФ РИНЦ = 0,301