льтати діагностики. На додаток до цього невідомо яким буде графік спектрального аналізу струму при нестабільному напрузі в мережі.
Сучасні електротехнічні засоби, що базуються на використанні програмованих мікроконтролерів, дозволяють найбільш гнучко реалізувати захист і функціональну діагностику електродвигунів, по їх електричним параметрам.
Найбільш вдалим методом є використання програмно-апаратного комплексу, який зображений на рис. 1, що складається з комп'ютера і цифрового пристрою-посередника, яка провадить необхідні вимірювання і переданого їх у комп'ютер. В якості вимірюваних електричних величин можуть бути оперативний струм, споживана потужність і т.д. Програма, що виконується на комп'ютері, повинна, у свою чергу, певним чином обробити вхідну інформацію і визначити найбільш ймовірний вид пошкодження працюючого електродвигуна або зробити висновок про його справність. Цей метод найбільш ефективний, так як дозволяє зберігати на комп'ютері великі бази даних з інформацією про відслідковується динаміці ушкоджень електродвигуна з подальшим прогнозуванням виходу його з ладу.
В
Рис. 1. Діагностичний програмно-апаратний комплекс
Крім цього, комп'ютер є більш потужним засобом обробки інформації, ніж мікроконтролер, що, зокрема, дозволяє використовувати сучасні технології, у тому числі і технології штучного інтелекту, такі як використання штучних нейронних мереж, нечіткої логіки і експертних систем.
Відомо, що магнітне полі обертового ротора працюючого асинхронного електродвигуна впливає на магнітне поле його обмотки статора, що призводить до періодичних коливань електричних величин електродвигуна, таких як споживаний струм, потужність або напруга обмотки статора. Період даних коливань пропорційний, частоті обертання ротора. Таким чином, аналізуючи форму графіка сигналу небудь з електричних величин на даному періоді можна виявити пошкодження в електромеханічної частини електродвигуна і розпізнати його вигляд. Для вирішення даної проблеми можна використовувати багато різних підходів. Наприклад, можна побудувати Апроксимаційні функцію по декількох вихідним точкам сигналу, відповідного конкретному виду пошкодження, і в процесі діагностики порівнювати поточні вимірювані значення із значеннями даної функції з певною часткою похибки. Однак апроксимація складних нелінійних сигналів призводить до великих погрішностей, які посилюються додатковими перешкодами електричної мережі з підключеним електродвигуном. В даний час широке поширення набуло використання штучних нейронних мереж для побудови математичних моделей складних нелінійних процесів, розпізнавання образів і прогнозування сигналів.
Нейронна мережа - це набір нейронів, кожен з яких представляє собою модель біологічного нейрона, зображеного на рис. 2. Кожен нейрон має так звані дендрити, синапси і аксони. Дендрити йдуть від тіла нервової клітини до інших нейронів, де вони приймають сигнали в точках з'...
