Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/45577
Title: Теоретико-експериментальний метод розрахунку вагових коефіцієнтів штучної нейроподібної мережі в системах діагностування гідроагрегатів
Other Titles: Theoretical-experimental method of calculation ofweight coefficients of the artificial neural-like network in diagnostic systems of hydroagregates
Authors: Граняк, В. Ф.
Кацив, С. Ш.
Кухарчук, В. В.
Hraniak, Valerii
Katsyv, Samoil
Kukharchuk, Vasyl
Affiliation: Вінницький національний технічний університет
Vinnytsya National Technical University
Bibliographic description (Ukraine): Граняк В. Ф. Теоретико-експериментальний метод розрахунку вагових коефіцієнтів штучної нейроподібної мережі в системах діагностування гідроагрегатів / В. Ф. Граняк, С. Ш. Кацив, В. В. Кухарчук // Вимірювальна техніка та метрологія : міжвідомчий науково-технічний збірник. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2019. — Том 80. — № 1. — С. 5–10.
Bibliographic description (International): Hraniak V. Theoretical-experimental method of calculation ofweight coefficients of the artificial neural-like network in diagnostic systems of hydroagregates / Valerii Hraniak, Samoil Katsyv, Vasyl Kukharchuk // Measuring equipment and metrology : scientific journal. — Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2019. — Vol 80. — No 1. — P. 5–10.
Is part of: Вимірювальна техніка та метрологія : міжвідомчий науково-технічний збірник, 1 (80), 2019
Measuring equipment and metrology : scientific journal, 1 (80), 2019
Journal/Collection: Вимірювальна техніка та метрологія : міжвідомчий науково-технічний збірник
Issue: 1
Volume: 80
Issue Date: 26-Feb-2019
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Place of the edition/event: Львів
Keywords: штучна нейроподібна мережа
амплітудно-частотно-часовий спектр
смуга частот
чинник вібрації
показник вірогідності
коефіцієнт кореляції
ваговий коефіцієнт
Artificial neural-like network
Amplitude-frequency-temporal spectrum
Frequency band
Vibration factor
Probability index
Coefficient of correlation
Weighted coefficient
Number of pages: 6
Page range: 5-10
Start page: 5
End page: 10
Abstract: Запропоновано новий теоретико-експериментальний метод визначення вагових коефіцієнтів штучної нейронної мережі, якими слугують коефіцієнти взаємокореляції між просторово розподіленими вузлами гідроагрегату. Показано характер залежності коефіцієнтів кореляції від навантаження гідроагрегату і тиск води в резервуарі. Визначено, що в смугах частот, в яких зосереджені електродинамічні та гідродинамічні складові вібрації, суттєво змінюються коефіцієнти взаємокореляції вібросигналів у просторово рознесених квазісиметричних точках гідроагрегату. Це дає можливість розглядати коефіцієнти взаємокореляції як додаткову ознаку наявності електродинамічної та гідродинамічної складових вібрації в певній смузі частот.
In the article was proposed a new theoretical-experimental method for determining the weight coefficients of an artificial neural-like network. The authors propose using coefficients of correlation between the spatially distributed points of the hydro unit as these coefficients. The article contains theoretical substantiation of the dependence nature of the correction factors on the load of the hydro unit and the water pressure in the reservoir. These theoretical positions are confirmed by experimental research. This research was carried out at the industrial equipment of the Hydro power station. A serious problem in frequency analysis of vibration signals of hydro units consists in the non-periodical character of the signals. Therefore, is proposed an original method for determining the coefficients of correlation between the spatially distributed points of the hydro unit. It involves the prior use of a wavelet transformation. In the course of an experimental research it was found that that the dependence of the coefficients of correlation between the pressures of water in the reservoir at low frequencies is due to the dependence of the lapidary flow from the pressure of water in the reservoir. The reason for the change in the coefficients of inter-correlation in the thirteenth frequency band is the cavitations phenomenon. As a result of the research, it has been proved that in the indicated frequency bands, the coefficients of the correlation of vibration signals in the spatially distributed quasi-symmetric points of the hydro aggregate change significantly when the water pressure in the reservoir changes. This makes it possible to consider them as an additional sign of the presence of the hydrodynamic component of the vibration.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/45577
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2019
References (Ukraine): 1. А. Ширман, А. Соловьев. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования. Москва, РФ: Машиностроение, 1996.
2. О. Колесницький, Є. Гордишевська, С. Лукаш, “Комп’ютерне моделювання методу розпізнавання сигна- лів мультисенсорів газів на основі імпульсної нейронної мережі”, Вимірювальна та обчислювальна техніка в тех- нологічних процесах, Київ, Україна: № 1, с. 121–126, 2013.
3. P. Broersen. Automatic autocorrelation and spectral analysis. London, GB: Springer-Verlag London Limited, 2006.
4. S. Rao. Vibration of continuous systems. New York, USA: Jon Wiley & Sons, 2007.
5. V. Hraniak, V. Kukharchuk, V. Kucheruk, A. Khassenov, “Using instantaneous cross-correlation coefficients of vibration signals for technical condition monitoring in rotating electric power machines”. Bull. Karaganda Un., Kazakhstan: PHYSICS Series., no.1(89), pp. 72–80. 2015.
6. А. Кобзарь. Прикладная математическая статистика. Москва, РФ: ФИЗМАТЛИТ, 2006.
7. В. Владиславлев. Вибрация гидроагрегатов электрических станций. Москва, СССР: Энергия, 1972.
8. В. Граняк, С. Кацив, В. Кухарчук, “Результати аналізу залежності коефіцієнтів взаємокореляції вібрацій- них процесів гідроагрегату від його навантаження”. Вісник Він. політехн. ін-ту, Вінниця, Україна: № 4, с. 7–14, 2018.
References (International): 1. A. Shirman, A. Solovyov. Practical vibrationbased diagnostics and monitoring of mechanical equipment condition. Moscow, RF:Mashinostroyenie, 1996.
2. O. Kolesnitsky, E. Gordyshevskaya, S. Lukash, “Computer modeling of the recognition method of multisensors signals of gases on the basis of pulsed neural network”, Meas. and Comp. Devices in Techn. Proc., Kyiv, Ukraine: No. 1, pp. 121–126, 2013.
3. P. Broersen. Automatic autocorrelation and spectral analysis. London, GB: Springer-Verlag London Limited, 2006.
4. S. Rao. Vibration of continuous systems. New York, USA: Jon Wiley & Sons, 2007.
5. V. Hraniak, V. Kukharchuk, V. Kucheruk, A. Khassenov, “Using instantaneous cross-correlation coefficients of vibration signals for technical condition monitoring in rotating electric power machines”, Bull. Karaganda Un., Physics Series, No. 1(89), pp. 72–80, 2015.
6. A. Kobzar. Applied mathematical statistics. Moscow, RF: Fizmatlit, 2006.
7. V. Vladislavlev. Vibration of hydro units of power plants. Moscow, USSR: Energy, 1972.
8. V. Hraniak, S. Katsyv, V. Kukharchuk, “Results of the dependence analysis of the mutual correlation coefficients of hydro aggregate vibration processes on its load”, Bull. Vinnytsia Polytechn. Inst., Ukraine: No. 4, pp. 7–14, 2018.
Content type: Article
Appears in Collections:Вимірювальна техніка та метрологія. – 2019. – Випуск 80, №1



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.