Д.М. Шпрехер «Оценка производительности диагностирования электромеханических систем с помощью нейронных сетей» УДК 519.1:621 Д.М. Шпрехер (НИ РХТУ им. <...> Д.И. Менделеева, Новомосковск) E-mail: shpreher-d@yandex.ru ОЦЕНКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Многообразие физико-химических процессов в элементах конструкции электромеханического оборудования, скоростей их протекания и влияния на степень утери работоспособности электромеханических систем обусловливает применение интеллектуальных и высокопроизводительных средств оперативной диагностики и управления. <...> Предлагаются критерии и показатели эффективности использования нейросетевых средств диагностирования электромеханических систем. <...> The variety physico-chemical processes in element of the designs of the electromechanic equipment, velocities their passings and influences upon degree of the losses to capacity to work of the electromechanic systems requires using intellectual and large powered facilities of the operative diagnostics and management. <...> In article are offered criteria and factors to efficiency of the using the neuro network facilities of the diagnostics of the electromechanic systems. <...> Keywords: electromechanic system, efficiency of the process of the diagnostics, neuro network calculation. <...> Изменение технического состояния (ТС) электромеханических систем (ЭМС) в процессе эксплуатации обусловлено воздействием различных эксплуатационных факторов. <...> Обилие разновидностей этих процессов, скорости их протекания и степени утери работоспособности ЭМС вынуждает на практике применять высокопроизводительные средства оперативной диагностики. <...> Производительность (оперативность решения задач диагностики в реальном масштабе времени) и возможность решения слабоформализованных задач диагностики ЭМС на основе аппаратной реализации нейросетевых (НС) моделей позволяет эффективно выполнять функции встроенного контроля, прогнозирования ЭМС и, как следствие, повышать эффективность управления электромеханическим оборудованием. <...> Использование в контуре автоматизированной системы управления ЭМС вычислительных средств нейросетевого типа <...>