Metrika članka

  • citati u SCindeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[=>]
  • posete u prethodnih 30 dana:15
  • preuzimanja u prethodnih 30 dana:12
članak: 5 od 14  
Back povratak na rezultate
Zbornik radova, Elektrotehnički institut "Nikola Tesla"
2014, br. 24, str. 57-70
jezik rada: srpski
vrsta rada: stručni članak
doi:10.5937/zeint24-6596


Detekcija kratkospojenih navojaka na polovima rotora hidrogeneratora primenom neuralnih mreža
aElektrotehnički fakultet, Beograd + Elektrotehnički institut Nikola Tesla, Beograd
bUniverzitet u Beogradu, Elektrotehnički institut 'Nikola Tesla', Beograd

e-adresa: blagoje.babic@ieent.org

Sažetak

Cilj dijagnostike industrijskih procesa je otkrivanje kvara, određivanje njegove vrste i lokacije i na kraju određivanje veličine i vremenski promenljivog ponašanja kvara. Rano otkrivanje otkaza koji se mogu pojaviti omogućava preduzimanje bitnih preventivnih akcija i samim tim smanjuje ekonomske troškove koji bi nastali usled zaustavljanja proizvodnje, zamene delova itd. Osnovna ideja detekcije kratkospojenih navojaka na polovima rotora hidrogeneratora primenom neuralnih mreža, a koja je detaljno opisano u radu, jeste da se generišu signali koji će predstavljati nedoslednost između nominalnog sistema i sistema sa otkazom. U slučaju kompleksnih sistema srećemo se sa problemom da ne postoji tačan ili barem dovoljno tačan matematički model samog procesa, zbog čega je korišćenje neuralnih mreža od posebnog interesa. Korišćena su dva tipa NARX (nonlinear autoregressive network with exogenous inputs) neuralnih mreža, sa jednim i sa tri skrivena sloja, sa sigmoidalnom transfer funkcijom, kako bi se testirala osetljivost mreže na otkaze. Izlazni neuron sadrži linearnu aktivacionu funkciju. U oba slučaja jasno se može uočiti postojanje kratkospojenih navojaka na polu rotora hidrogeneratora.

Ključne reči

Reference

Hudson, B.M., Hagan, M.T., Demuth, H.B. (2010) Neural Network Toolboxtm7 User’s Guide
Kartalovic, N., Babic, B., Nikolic, Lj., Jovanovic, D., Miloševic, A. (2011) Magnetni monitoring obrtnih elektrinih mašina u elektranama Elektoprivrede Srbije, II faza. Beograd: JP Elektroprivreda Srbije
Kartalović, N., Babić, B. (2011) Magnetni monitoring generatora u elektranama EPS. Zbornik radova, Elektrotehnički institut 'Nikola Tesla', br. 21, str. 247-267
Krzysztof, P. (2008) Artificial Neural Networks for the Modelling and Fault Diagnosis of Technical Processes. Berlin: Springer-Verlag
Krzysztof, P., Józef, K. (2006) Fault detection in catalytic cracking converter by means of probability density approximation. Poland: Zielona Góra
Krzysztof, P., Józef, K., Gracjan, G. (2007) DC motor fault diagnosis by means of artificial neural networks. u: International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, 4th - ICINCO
Lin, C.C.S., Lee, G. (1996) Neural Fuzzy Systems- A Neuro-Fuzzy Synergism to intelligent Systems. New Jersey: Prentice Hall