Ключові слова
power objects equipment
digital signal processing
data homogeneity test
algorithm статистична діагностика
обладнання об’єктів електроенергетики
цифрова обробка сигналів
перевірка однорідності даних
алгоритм
Як цитувати
Анотація
Розглянуто питання підвищення енергоефективності автономних модулів розподілених багаторівневих систем моніторингу стану та технічного діагностування обладнання об’єктів електроенергетики за рахунок використання оптимізованих алгоритмів та програм статистичної обробки даних вимірювань. Розроблено удосконалений алгоритм перевірки реалізацій діагностичних сигналів на однорідність, який використовується для попереднього виявлення дефектів елементів електротехнічного обладнання об’єктів електроенергетики. Зменшення часу виконання програм та відповідно зниження рівня енергоспоживання автономних вимірювальних модулів досягається за рахунок використання обчислень із цілими числами, що реалізуються сучасними 32-розрядними мікроконтролерами. Бібл. 17.
Посилання
Myslovych M., Sysak R. Design peculiarities of multi-level systems for technical diagnostics of elec-trical machines. Computational Problems of Electrical Engineering. 2014. Vol. 4. No 1. Pp. 47–50.
Myslovych M.V., Sysak R.M. On some peculiarities of design of intelligent multi-level systems for technical diagnostics of electric power facilities. Tekhnichna Elektrodynamika. 2015. No 1. Pp. 78–85. (Ukr)
Stognii B.S., Kyrylenko O.V., Denysiuk S.P. Intelligent electrical networks of power systems and their technological components. Tekhnichna Elektrodynamika. 2010. No 6. Pp. 44–50. (Ukr)
Myslovych M.V., Sysak R.M., Ostapchuk L.B., Gyzhko Yu.I., Hertsyk S.M. Algorithms of operation and software of multilevel system for monitoring and technical diagnostics of electrical power facilities equip-ment. Tekhnichna Elektrodynamika. 2016. No 4. Pp. 86–88. (Ukr)
Sysak R.M. Peculiarities of the structure and functioning of multilevel systems for diagnostics of wind power plants equipment. Proc. XVІІІ International Conference Renewable power engineering and power efficiency in ХХІ century. Kyiv, 27–29 September 2017. Pp. 513–516. (Ukr)
Walls C. CPU selection in embedded systems. URL: https://www.embedded.com/design/mcus-processors-and-socs/4442264/CPU-selection-in-embedded-systems. (Accessed at 04.01.2018).
АРМ Processors Cortex-M Series. URL: https://www.arm.com/products/processors/cortex-m. (Ac-cessed at 04.01.2018).
Kondrashova K. Optimization of energy consumption of devices based on EFM32 Wonder Gecko mi-crocontrollers with Cortex-M4F core. Componenty i tekhnologii. 2013. No 9. Pp. 48–52. (Rus)
Babak S.V., Myslovych M.V., Sysak R.M. Statistical diagnostics of electrical equipment Kiev: Insti-tute of Electrodynamics National Academy of Science of Ukraine, 2015. 456 p. (Rus)
Kobzar A.I. Applied mathematical statistics. For engineers and researches. Moskva: Fizmatlit, 2006. 816 p. (Rus)
Eremenko V.S., Kuts Yu.V., Mokiiuchuk V.M. Estimation of homogeneity of samples of small vol-ume. Systemy obrobky informatsii. 2006. Vol. 7 (56). Pp. 26–29. (Rus)
Eremenko V.S., Mokiiuchuk V.M., Samoilichenko O.V. A study of the power of the Cochran test with a limited number of observations. Systemy obrobky informatsii. 2007. Vol. 6 (64). Pp. 35–39. (Rus)
Eremenko V.S., Mokiiuchuk V.M., Samoilichenko O.V. Determination of statistical estimates of the power of the homogeneity criteria on samples of small volume. Systemy obrobky informatsii. 2008. Vol. 4 (71). Pp. 30–33. (Rus)
Lemeshko B.Y., Lemeshko S.B., Gorbunova A.A. On the application and power of criteria for verifying the homogeneity of variances. Part I. Parametric criteria. Izmeritelnaia tekhnika. 2010. No 3. Pp. 10–16. (Rus)
Lemeshko B.Y., Lemeshko S.B. On the stability and power of criteria for checking the homogeneity of averages. Izmeritelnaia tekhnika. 2008. No 9. Pp. 23–28. (Rus)
Lemeshko B.Y. Criteria for testing hypotheses about homogeneity. Application guide: monograph. Moskva: INFRA-M, 2017. 208 p. (Rus)
Orlov A.I. Econometrics. Moskva: Ekzamen, 2002. 576 p. (Rus)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторське право (c) 2022 Array