Detekcija kratkospojenih navojaka na polovima rotora hidrogeneratora primenom neuralnih mreza

  • Blagoje M Babić Univerzitet u Beogradu, Elektrotehnicki institut Nikola Tesla
  • Nenad Kartalović Elektrotehnički institut Nikola Tesla, Univerzitet u Beogradu
  • Aleksandar Žigić Elektrotehnički institut Nikola Tesla, Univerzitet u Beogradu
  • Nikola Cakić Elektrotehnički institut Nikola Tesla, Univerzitet u Beogradu
  • Srdjan Milosavljevic Elektrotehnički institut Nikola Tesla, Univerzitet u Beogradu

Abstract


Cilj dijagnostike industrijskih procesa je otkrivanje kvara, određivanje njegove vrste i lokacije i na kraju određivanje veličine  i vremenski promenljivog ponašanja kvara. Rano otkrivanje otkaza koji se mogu pojaviti omogućava preduzimanje bitnih preventivnih akcija i samim tim smanjuje ekonomske troškove koji bi nastali usled zaustavljanja proizvodnje, zamene delova itd. Osnovna ideja detekcije kratkospojenih navojaka na polovima rotora hidrogeneratora primenom neuralnih mreža, a koja je detaljno opisano u radu, jeste da se generišu signali koji će predstavljati nedoslednost  između nominalnog sistema i sistema sa otkazom. U slučaju kompleksnih sistema srećemo se sa problemom da ne postoji tačan ili barem dovoljno tačan matematički model samog procesa, zbog čega je korišćenje neuralnih mreža od posebnog interesa. Korišćena su dva tipa NARX (nonlinear autoregressive network with exogenous inputs) neuralnih mreža, sa jednim i sa tri skrivena sloja, sa sigmoidalnom transfer funkcijom, kako bi se testirala osetljivost mreže na otkaze. Izlazni neuron sadrži linearnu aktivacionu funkciju. U oba slučaja jasno se može uočiti postojanje kratkospojenih navojaka na polu rotora hidrogeneratora.

References

Krzysztof Patan, Artificial Neural Networks for the Modelling and Fault Diagnosis of Technical Processes, Springer-Verlag Berlin, 2008.

Mark Hudson Beale, Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Neural Network Toolboxtm 7 User’s Guide, 2010.

Chin-Teng Lin, C.S. George Lee, Neural Fuzzy Systems- A Neuro-Fuzzy Synergism to intelligent Systems, Prentice Hall, New Jersey, 1996.

Krzysztof Patan, Józef Korbicz, “Fault detection in catalytic cracking converter by means of probability density approximation”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 20, Issue 7, October 2007, Pages 912-923

Krzysztof Patan, Józef Korbicz, Gracjan Glowacki, “DC motor fault diagnosis by means of artificial neural networks“, International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, 4th - ICINCO 2007.

N. Kartalovic, B. Babic, Lj. Nikolic, D. Jovanovic, A. Miloševic, „Magnetni monitoring obrtnih elektrinih mašina u elektranama Elektoprivrede Srbije, II faza“, JP Elektroprivreda Srbije, Beograd 2011.

Nenad Kartalović, Blagoje Babić, “Magnetni monitoring generatora u elektranama EPS“, Zbornik radova, Elektrotehnički institut "Nikola Tesla", 2011, br. 21, str. 247-267

Published
2014/11/19
Section
Professional Paper