Створення інтелектуального блоку нейромережевого прогнозування значень струму витоку
DOI:
https://doi.org/10.31548/energiya1(65).2023.115Анотація
Засоби спостереження за величиною струму витоку зарекомендували себе як ефективний технічний спосіб контролю стану ізоляції електродвигуна. Використання технічних засобів, що дозволяють не тільки фіксувати, а й спрогнозувати небезпечні значення струму витоку, дають можливість завчасно проінформувати обслуговуючий персонал про можливу небезпеку. Завдяки цьому зменшується час на простій електрообладнання і з’являється можливість у технологічну паузу провести обслуговування, ремонт чи заміну електродвигунів, не чекаючи їхньої повної відмови. Використання нейронних мереж для прогнозування надійності електродвигунів, довело свою ефективність для прогнозування цих складних процесів.
На основі даних проведеного пасивного експерименту синтезовано дві нейронні мережі. Порівняння робочих особливостей нейронної мережі на основі технологічних параметрів та нейронної мережі на основі теорії часових рядів вказує на необхідність їх поєднання для отримання більш кращого прогнозу величини струму витоку. Це зумовило потребу в створенні критерію вибору та синтезу гібридної нейронної мережі, що буде працювати за цим критерієм.
Ключові слова: струм витоку, критерій вибору, гібридна нейронна мережа
Посилання
Zagirnyak, M., Prus, V., Somka, O. (2015). Reliability Models of Electric Machines with Structural Defects Proceedigs 2015 16th International Conference on “Computational Problems of Electrical Engineering”
CPEE – 2015. Lviv, 249-251.
Gerasymenko, V., Kozyrskyi, V., Maiborodina, N., Kovalov, O. (2019). Mathematical Model Changing the Value of the Process of Leakage Current in 0.38 kV Networks. Modern Development Paths of Agricultural Production. Trends and Innovations. Cham: Springer International Publishing, 339 – 348.
Zaiets N., Kondratenko I. (2019) Development of an Intelligent System for Predicting the Reliability of Electric Motors. IEEE 39th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO). 2019, Kyiv, 614-619.
Lysenko. V. P., Reshetiuk, V. M., Shtepa, V. M., Zaiets, N. A. (2014). Systemy shtuchnoho intelektu: nechitka lohika, neironni merezhi, nechitki neironni merezhi, henetychnyi alhorytm [Artificial intelligence systems: fuzzy logic, neural networks, fuzzy neural networks, genetic algorithm]. Kyiv, 336.
Gerasymenko, V. P. (2022). Rozrobka kryteriyu vyboru prohnozovanykh znachenʹ strumu vytoku syntezovanykh neyromerezh [Development of a criterion for selecting predicted values of the leakage current of synthesized neural networks]. Enerhetyka i avtomatyka, 5. 52-61.
Kondratenko, I. P., Zaiets, N. A., Shtepa, V. M. (2020). Naukovi osnovy keruvannia elektrotekhnichnymy kompleksamy neperervnykh vyrobnytstv iz prohnozuvanniam neshtatnykh sytuatsii: monohrafyia [Scientific bases of management of electrotechnical complexes of continuous productions with forecasting of abnormal situations: monograph]. Kyiv: Printeko, 256.
Lysenko, V. P., Zayets, N. A. Shtepa, V. M., Dudnyk, A. O. (2011). Neiromerezheve prognozuvannia chasovih riadiv temperaturi navkolishniogo prirodnogo seredovishcha [Neural network forecasting of time series of external temperature], Bioresursy і pryrodokorystuvannia, №3 – 4, 102 – 108.
Gerasymenko, V., Vasylenko, V., Maiborodina, N., Kovalov, O. (2022). Neyromerezheve prohnozuvannya strumu vytoku na osnovi tekhnolohichnykh parametriv [Neural network forecast of leak current based on technological parameters]. Enerhetyka i avtomatyka, 3, 109 – 118.
Gerasymenko, V., Vasylenko, V., Maiborodina, N., Kovalov, O. (2022). Neyromerezheve prohnozuvannya strumu vytoku na osnovi teoriyi chasovykh ryadiv [Neural network prediction of leakage current based on the theory of time series forecasting ]. Enerhetyka i avtomatyka, 4, 86 – 93.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
