Разработка архитектуры интеллектуальной системы функциональной диагностики турбогенератора

Abstract

Актуальность работы обусловлена необходимостью идентифицировать и отслеживать изменения параметров, которые должны быть проанализированы для оценки технического состояния турбогенератора и ее остаточного ресурса. При этом одной из важнейших задач становится оценка остаточного ресурса и обеспечение надежности работы машины. Решение данной задачи только при помощи проведения типовых профилактических испытаний невозможно в связи с большим количеством измеряемых и вычисляемых параметров. Целью работы является разработка архитектуры экспертной системы функциональной диагностики на основе апробированных интеллектуальных методик определения труднодиагностируемых дефектов турбогенератора, способной выявлять на ранней стадии развития дефекты, контролировать процессы их развития и вырабатывать рекомендации по эксплуатации турбогенератора. В основе всех методов системы функциональной диагностики лежит поиск взаимосвязей между техническим состоянием объекта диагностики и характеристиками сигналов с целью выявления диагностических признаков. Более широкое распространение получают системы, выполненные на базе интеллектуальных методов и экспертных систем обработки информационных сигналов, представляющие новую информационную технологию, предназначенную для диагностики и прогноза технического состояния турбогенератора. В результате проведенной работы предложена архитектура функциональной диагностики турбогенератора, позволяющая выявлять труднодиагностируемые дефекты, прогнозировать их развитие и вырабатывать рекомендации по алгоритму отказоустойчивого управления генератора.