Отримано 27.11.2012, Доопрацьовано 19.02.2013, Прийнято 10.04.2013

Штучна нейроподібна мережа для діагностування дефектів гідроагрегату

Самоїл Кацив

Гідроагрегат є дуже складною динамічною гідроелектромеханічною системою і адекватний математичний опис залежності віброакустичного сигналу від всіх чинників, які викликають вібрацію, практично неможливий. Тому в цій роботі запропоновано для автоматизованого діагностування існуючих дефектів гідроагрегату використовувати тришарову штучну нейроподібну мережу, яка дозволить розглядати гідроагрегат як “чорну скриньку”. Наведена структура цієї мережі та її математична модель. Розглянуті деякі перерізи амплітудно-частотно-часових спектрів вібросигналів гідроагрегату і на їх основі зроблені попередні діагностичні висновки

діагностування дефектів гідроагрегату, штучна нейроподібна мережа, амплітудно-частотно-часовий спектр
74-83
Katsyv, S. (2013). Artificial neural network for diagnosing hydraulic unit defects. Information Technologies and Computer Engineering, 10(1), 74-83.

Використані джерела

Використані джерела в процесі публікації