ИНТЕГРАЦИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ И ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ ДЛЯ РАННЕГО ВЫЯВЛЕНИЯ НЕИСПРАВНОСТЕЙ В РАБОТЕ ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩИХ АГРЕГАТОВ (500,00 руб.)

Первый автор	Олейников
Авторы	Шакиров Р.А., Казак А.С., Бородуля Н.А.
Страниц	12

ID	871902
Аннотация	Обеспечение надежности и стабильности поставок газа потребителям требует привлечения широкого спектра методов управления техническим состоянием эксплуатируемого силового оборудования газотранспортной системы ( ГТС) . Современные цифровые технологии открывают новые возможности для раннего выявления дефектов и неисправностей в работе оборудования с целью своевременного принятия управленческих решений. В статье предложены методические подходы к созданию компьютерных моделей, предназначенных для детекции зарождения в работе газоперекачивающих агрегатов ( ГПА) неблагоприятных трендов, реализация которых может приводить к неисправностям и отказам. Особенностью предложенных моделей является использование в них нейросетевого аппарата, опирающегося на базу экспертных знаний в области эксплуатации силового оборудования ГТС. Представлены результаты вычислительных экспериментов, основанных на обработке представительной выборки данных, содержащей временные ряды технологических параметров работы реальных ГПА. Отмечаются преимущества и недостатки разработанных моделей, намечаются пути их дальнейшего развития

ИНТЕГРАЦИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ И ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ ДЛЯ РАННЕГО ВЫЯВЛЕНИЯ НЕИСПРАВНОСТЕЙ В РАБОТЕ ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩИХ АГРЕГАТОВ / А.В. Олейников [и др.] // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2023 .— №10 .— С. 5-16 .— URL: https://rucont.ru/efd/871902 (дата обращения: 29.05.2024)