В наличии

Характеристики

ISBN/ISSN 978-5-7782-4203-6
Год издания 2020
Автор Манусов В.З., Левин В.М., Хальясмаа А.И., Ахьёев Дж.С.
Кафедра СЭСП
Типография НГТУ
Факультет ФЭН
900 руб.
В корзину В корзине

Рассмотрены возможности применения методов искусственного интеллекта, вероятностно-статистических методов и экспертных оценок для технической диагностики электрооборудования электроэнергетических систем с учетом их текущего технического состояния, а также управление жизненным циклом и их остаточным эксплуатационным ресурсом.
Монография представляет собой глубоко обобщающий труд, имеющий теоретическую и практическую значимость, и будет полезна для широкого круга научных работников, аспирантов, магистрантов и инженеров-электриков, работающих в области эксплуатации электросетевого оборудования электроэнергетических систем.

Рассмотрены возможности применения методов искусственного интеллекта, вероятностно-статистических методов и экспертных оценок для технической диагностики электрооборудования электроэнергетических систем с учетом их текущего технического состояния, а также управление жизненным циклом и их остаточным эксплуатационным ресурсом.
Монография представляет собой глубоко обобщающий труд, имеющий теоретическую и практическую значимость, и будет полезна для широкого круга научных работников, аспирантов, магистрантов и инженеров-электриков, работающих в области эксплуатации электросетевого оборудования электроэнергетических систем.




ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие 7
Список сокращений 8
Введение 9

Глава 1. Методы технической диагностики электросетевого
оборудования и пути их развития 11
1.1. Совершенствование планово-предупредительных
ремонтов и ремонтов по техническому состоянию
электрооборудования на основе теории нечетких
множеств 11
1.2. Основные понятия и термины надежности
и диагностики 19
1.3. Основные понятия о системах диагностирования
электрооборудования 27
Выводы 35

Глава 2. Основные положения нечеткой логики
и нечетких отношений, применяемые в технике 37
2.1. Краткий исторический экскурс 37
2.2. Нечеткие системы 38
2.3. Основы теории нечетких множеств 41
2.4. Математическое представление нечетких множеств 45
2.5. Нечеткие рассуждения 46
2.6. Нечеткие правила 48
2.7. Системы нечеткого логического вывода 53
Выводы 58

Глава 3. Нечеткие модели для диагностики силовых
трансформаторов 59
3.1. Сущность диагностических систем 59
3.2. Нечеткая логика: новая концепция для технической
диагностики неисправностей электрооборудования 61
3.3. Нечеткие отношения: основные понятия, определения
и операции над ними 68
3.4. Признаки неисправности и дефекты силовых
трансформаторов при эксплуатации 77
3.5. Диагностическая модель текущего технического
состояния электрооборудования на основе нечетких
отношений 85
3.6. Углубленная нечеткая модель технической
диагностики трансформатора 93
Выводы 99

Глава 4. Управление жизненным циклом электросетевого
оборудования 101
4.1. Управление жизненным циклом электросетевого
оборудования 101
4.1.1. Математические подходы к управлению
жизненным циклом оборудования 108
4.1.2. Управление жизненным циклом высоковольтного
оборудования 131
4.1.3. Планово-предупредительные ремонты 146
4.1.4. Автоматизированные системы управления
жизненным циклом оборудования 155
4.2. Анализ нормативно-правового и нормативно-
технического обеспечения функционирования систем
управления и прогнозирования жизненного цикла
электрооборудования в России 168
4.3. Анализ современных автоматизационных систем
оценки функционального состояния оборудования 178
4.3.1. Методы технической диагностики и испытаний 178
4.3.2. Системы технического диагностирования
и мониторинга 190
Выводы 204

Глава 5. Диагностические модели и оценка технического
состояния электрооборудования на основе
статистической байесовской идентификации 205
5.1. Теоретические основы статистической идентификации
состояния электрооборудования 205
5.1.1. Идентификация технического состояния
и надежности оборудования при управлении
эксплуатацией энергообъектов 205
5.1.2. Методы преобразования и обработки
информации при идентификации технического
состояния оборудования 207
5.2. Метод и критерии статистической идентификации
состояний с применением хроматографического
анализа 215
5.2.1. Формирование границы раздела классов
состояний СТ в пространстве диагностических
признаков 216
5.2.2. Адаптация границы раздела классов состояний
к изменениям эксплуатационных факторов 232
5.2.3. Статистическая идентификация критических
дефектов в СТ по результатам ХАРГ 238
5.3. Модели экспресс-оценки технического состояния
силовых маслонаполненных трансформаторов 245
5.4. Алгоритмы оперативного управления
эксплуатационным состоянием трансформаторов 252
5.5. Информационно-аналитическая поддержка принятия
решений для обеспечения надежной эксплуатации
трансформаторного оборудования 254
Выводы 263

Глава 6. Статистические методы обучения в задачах
мониторинга и диагностики
электрооборудования 265
6.1. Методы обучения на основе байесовских
преобразований 265
6.1.1. Стохастическая сущность и диагностическая
ценность исходных измерений 265
6.1.2. Методы статистической классификации
и байесовских преобразований 268
6.2. Методы обучения на основе искусственных
нейронных сетей 280
6.2.1. Обучение искусственных нейронных сетей для
синтеза моделей статистической идентификации 280
6.2.2. Реализация моделей ИНС для идентификации
дефектов в силовых трансформаторах активно-
адаптивной электрической сети 285
Выводы 293

Глава 7. Метод экспертных оценок 295
7.1. Метод экспертных оценок 295
7.2. Основная идея метода и стадии опроса 297
Выводы 299

Глава 8. Экспертные оценки на основе средних
арифметических 301
8.1. Метод средних арифметических 301
8.2. Оценка согласованности шести экспертных мнений 303
8.3. Оценка согласованности шести экспертных мнений
при значительных отклонениях мнений экспертов 314
8.4. Оценка согласованности девяти экспертных мнений 321
8.5. Оценка согласованности девяти экспертных мнений
при значительных отклонениях мнений экспертов 325
Выводы 330

Глава 9. Экспертные оценки на основе медианы Кемени 331
9.1. Метод медианы Кемени 331
9.2. Оценка согласованности шести экспертных мнений 334
9.3. Оценка согласованности шести экспертных мнений
при значительных отклонениях мнений экспертов 338
9.4. Оценка согласованности девяти экспертных мнений 343
9.5. Оценка согласованности девяти экспертных мнений
при значительных отклонениях мнений экспертов 346
Выводы 352

Глава 10. Метод анализа иерархий 353
10.1. Описание метода 353
10.2. Области применения метода анализа иерархий
в мире 363
10.3. Применение метода анализа иерархий
в электроэнергетике 367
10.4. Принятие решений на основе метода иерархий 370
Выводы 371

Глава 11. Метод анализа иерархий для технической
диагностики трансформаторов: сухих,
маслонаполненных и с высокотемпературной
сверхпроводящей обмоткой 373
11.1. Математическая модель для сухих трансформаторов 373
11.2. Пятый уровень иерархии 374
11.3. Четвертый уровень иерархии 376
11.4. Третий уровень иерархии 379
11.5. Второй уровень иерархии 381
11.6. Оценка результатов 382
11.7. Математическая модель для маслонаполненных
трансформаторов 384
11.8. Пятый уровень иерархии 386
11.9. Четвертый уровень иерархии 390
11.10. Третий уровень иерархии 392
11.11. Второй уровень иерархии 393
11.12. Оценка результатов 394
11.13. Математическая модель для трансформаторов
с высокотемпературной сверхпроводящей обмоткой 395
11.14. Пятый уровень иерархии 397
11.15. Четвертый уровень иерархии 399
11.16. Третий уровень иерархии 401
11.17. Второй уровень иерархии 404
11.18. Оценка результатов 404
Заключение 407
Библиографический список 409
Приложение 433
Сведения об авторах 434

Данные подготавливаются.

Вернуться к списку