ОСОБЛИВОСТІ ПОБУДОВИ КОМПОНЕНТІВ БАГАТОРІВНЕВИХ ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ ВІБРОДІАГНОСТИКИ ВУЗЛІВ ЕЛЕКТРОТЕХНІЧНОГО ОБЛАДНАННЯ З УРАХУВАННЯМ ВИКОРИСТАННЯ БЕЗДРОТОВИХ БЛОКІВ ЗВ'ЯЗКУ

Ю.І. Гижко; В.М. Зварич

doi:10.15407/techned2024.05.094

№ 5 (2024), Інформаційно-вимірювальні системи в електроенергетиці

№ 5 (2024)

Інформаційно-вимірювальні системи в електроенергетиці

ОСОБЛИВОСТІ ПОБУДОВИ КОМПОНЕНТІВ БАГАТОРІВНЕВИХ ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ ВІБРОДІАГНОСТИКИ ВУЗЛІВ ЕЛЕКТРОТЕХНІЧНОГО ОБЛАДНАННЯ З УРАХУВАННЯМ ВИКОРИСТАННЯ БЕЗДРОТОВИХ БЛОКІВ ЗВ'ЯЗКУ

Опубліковано 2024-08-15

https://doi.org/10.15407/techned2024.05.094

Ю.І. Гижко⁺⁻
В.М. Зварич⁺⁻

Ю.І. Гижко

Інститут електродинаміки НАН України, пр. Берестейський, 56, Київ, 03057, Україна

https://orcid.org/0000-0002-5702-4738

В.М. Зварич

Інститут електродинаміки НАН України, пр. Берестейський, 56, Київ, 03057, Україна

https://orcid.org/0000-0002-1271-4954

ARTICLE_13_PDF

Ключові слова

electrical engineering equipment
diagnostics system
linear AR processes електротехнічне обладнання
система діагностики
лінійні AR процеси

Як цитувати

[1]

Гижко, Ю. і Зварич, В. 2024. ОСОБЛИВОСТІ ПОБУДОВИ КОМПОНЕНТІВ БАГАТОРІВНЕВИХ ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ ВІБРОДІАГНОСТИКИ ВУЗЛІВ ЕЛЕКТРОТЕХНІЧНОГО ОБЛАДНАННЯ З УРАХУВАННЯМ ВИКОРИСТАННЯ БЕЗДРОТОВИХ БЛОКІВ ЗВ’ЯЗКУ . ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА. 5 (Сер 2024), 094. DOI:https://doi.org/10.15407/techned2024.05.094.

Анотація

Розглянуто деякі особливості побудови елементів бездротових каналів зв’язку, що входять до складу багаторівневих інформаційно-вимірювальних систем діагностування електротехнічного обладнання. Розглянуто один з можливих варіантів побудови первинного вимірювального каналу, орієнтованого на використання бездротових вимірювальних сенсорів, які відповідають міжнародним стандартам. Коротко наведено опис можливих діагностичних ознак задля визначення технічного стану і класифікації можливих дефектів в окремих вузлах електротехнічного. Бібл. 21, рис. 1.

https://doi.org/10.15407/techned2024.05.094

ARTICLE_13_PDF

Посилання

Titko O.I. Increased reliability and efficiency of electric machines in dynamic modes of generating power units. The Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine: 2009. Vol. 23. Pp. 83-90. (Ukr)

Zvaritch V.N., Myslovych M.V., Gyzhko Y.I. Application of Linear Random Processes to Construction of Diagnostic System for Power Engineering Equipment. In: Dolgui A., Bernard A., Lemoine D., von Cieminski G., Romero D. (eds) Advances in Production Management Systems. Artificial Intelligence for Sustainable and Resilient Production Systems. APMS. IFIP Advances in Information and Communication Technology. 2021. Vol. 630. Part 1. Pp. 617-622. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-85874-2_67.

Bently Nevada Machine Condition Monitoring. URL: https://www.bakerhughes.com/bently-nevada (accessed at 15.04.2024).

Timken World. URL: https://www.timken.com/timken-world/products/ (accessed at 15.04.2024).

Siemens Product & Services. URL: https://www.siemens.com/ (accessed at 05.04.2024).

ABB Power-Generation. URL: https://www.new.abb.com/power-generation/ (accessed at 15.03.2024).

IEEE 802.11-2016. IEEE Standard. URL: https://standards.ieee.org/ieee/802.11/5536/ (accessed at 15.04.2024).

IEEE 802.15.1-2005 IEEE Standard. URL: https://standards.ieee.org/ieee/802.15.1/3513/ (accessed at 20.03.2024).

IEEE 802.15.4 IEEE Standard. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.15.4 (accessed at 15.04.2024).

Babak V., Babak S., Myslovych M., Zaporozhets A., Zvaritch V. Methods and Models for Information Data Analysis. Diagnostic Systems For Energy Equipments. Studies in Systems, Decision and Control. 2020. Vol. 281. Pp. 23-70. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44443-3_2 (accessed at 15.04.2024).

TE 8911 Wireless Accelerometer. URL: https://www.te.com/en/about-te/news-center/8911-wireless-accelerometer.html (accessed at 10.04.2024).

Analog Devices ADXL202. URL: https://www.analog.com/en/products/adxl202.html (accessed at 15.04.2024).

Microchip PIC16F873-04. URL: https://www.microchip.com/en-us/product/pic16f873 (accessed at 11.04.2024).

Taiyo Yuden EYMF2CAMM-XX Datasheet. URL: https://html.alldatasheet.com/html-pdf/117754/TAIYO-YUDEN/EYMF2CAMM-XX/3679/5/EYMF2CAMM-XX.html (accessed at 15.04.2024).

Anderson T.W. The statistical analysis of time series. John Wiley & Sons, Inc, 1971. 558 p.

Berger D. Levy driven CARMA generalized process and stochastic partial differential equations. Stochastic Processes and their Applications. 2020. Vol. 130(10). Pp. 5865-5887. DOI: https://doi.org/10.1016/j.spa.2020.04.009.

Brockwell P., Lindner A. Prediction of Levy-driven CARMA processes. Journal of Econometrics. 2015. Vol. 189(2). Pp. 263-271. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2015.03.021.

Ge. R., Zhai Q., Wang H., Huang Ya. Wiener Degradetion Models With Scale Mixture Normal Distributed Measurement Errors for RUL prediction. Mechanical Systems and Signal Processing. 2022. Vol. 173. 109029. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2022.109029.

Scherbak L., Fryz M., Hotovych V. Electricity consumption simulation using random coefficient periodic autoregressive model. 4th International Conference on Sustainable Futures: Environmental, Technological, Social and Economic Matters (ICFS-2023). Kryvyi Rih, Ukraine, 22-26 May 2023. Vol. 1254. 012026. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1254/1/012027.

Zvaritch V. Some Singularities of Linear AR Processes Characterization in Applied Problems of Power Equipment and Power Systems Diagnosis. In: KyrylenkoO., Denysiuk S., Strzelecki R., Blinov I., Zaitsev I., Zaporozhets A. (eds). Power Systems Research and Operation. Studies in Systems, Decision and Control. 2024. Vol. 512. Pp. 263-278. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-44772-3_12.

Triacca U. Feedback causality and distance between ARMA models. Mathematical and Computing in Simulation. 2004. Vol. 64. Pp. 679-685. DOI: https://doi.org/10.1016/j.matcom.2003.11.019