Діагностика та прогнозне обслуговування індустріальних електродвигунів

Анотація

На даний час перспективними методами діагностування електродвигунів на виробництвах є системи, що використовують засоби автоматичного постійного або періодичного контролю, спрямовані на прогнозування поломок та залишкового ресурсу двигунів. Однак більшість напрацювань у даному напрямку залишаються суто теоретичними і часто досліджують дуже вузьку проблему або ж, навпаки, надають надто поверхневий огляд можливих методів та алгоритмів, тоді як в реальних умовах все ще використовуються в основному прилади ручного контролю і лише зрідка частково автоматизовані пристрої [1].З огляду на це існує велика зацікавленість урозробленні програмного методу прогнозного обслуговування електродвигунів. У цьому дослідженні розглядаються рекурентні нейронні мережі з шарами довготривалої короткочасної пам’яті (ДКЧП-шарами), які здатні ефективно моделювати послідовні дані та вивчати складні залежності [2].