2411-3336 2541-9404 Записки Горного института Journal of Mining Institute Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины ΙΙ Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University pmi-6343 https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/6343 Автоматизация и диспетчеризация технологических процессов в горно-добывающей и перерабатывающей промышленности Automation of technological processes аnd manufactures in mining and processing industries Diagnostics and estimation of the residual resource of the electromechanical equipment working, under trying conditions on electric, parameters Диагностика и оценка остаточного ресурса электромеханического оборудования, работающего в тяжелых условиях, по электрическим параметрам Kozyaruk A. E. Козярук А. Е. Kozyaruk A. E. gukovskiy@bk.ru Санкт-Петербургский государственный горный университет (Россия) Saint Petersburg State Mining University (Russia) Shzukovsky Y. L. Жуковский Ю. Л. Shzukovsky Y. L. gukovskiy@bk.ru Санкт-Петербургский государственный горный университет (Россия) Saint Petersburg State Mining University (Russia) Baburin S. V. Бабурин С. В. Baburin S. V. gukovskiy@bk.ru Санкт-Петербургский государственный горный университет (Россия) Saint Petersburg State Mining University (Russia) Korshzev A. A. Коржев А. А. Korshzev A. A. app@bk.ru Санкт-Петербургский государственный горный университет (Россия) Saint Petersburg State Mining University (Russia) Krivenko A. V. Кривенко А. В. Krivenko A. V. krivenkoav@rambler.ru Санкт-Петербургский государственный горный университет (Россия) Saint Petersburg State Mining University (Russia) 27 09 2011 2011 192 161 166 27 10 2010 12 12 2010 27 09 2011 © A. E. Kozyaruk, Y. L. Shzukovsky, S. V. Baburin, A. A. Korshzev, A. V. Krivenko 2011 А. Е. Козярук, Ю. Л. Жуковский, С. В. Бабурин, А. А. Коржев, А. В. Кривенко A. E. Kozyaruk, Y. L. Shzukovsky, S. V. Baburin, A. A. Korshzev, A. V. Krivenko CC BY 4.0 https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/6343

Предложен метод диагностики и оценки остаточного ресурса электромеханического оборудования, основанный на анализе электрических параметров. Представлены структурные схемы диагностического комплекса и программы обработки данных. Рассмотрен способ применения искусственных нейронных сетей для обработки данных диагностики и оценки остаточного ресурса, а также приведены уровни влияния повреждений на работоспособность оборудования.

The method of diagnostics and estimation of a residual resource of the electromechanical equipment, based on the analysis of electric parameters is offered. Block diagram’s of a diagnostic complex and the data processing program are presented. The way of application of artificial neural networks for data processing of diagnostics and an estimation of a residual resource is considered, and also levels of influence of damages on working capacity of the equipment are resulted.

 Ключевые слова диагностика оценка ресурса электромеханическое оборудование Keywords diagnostics resource estimation the electromechanical equipment Аврамчук В.С. Функциональный контроль и диагностика электротехнических и электромеханических систем и устройств по цифровым отсчетам мгновенных значений тока и напряжения / В.С.Аврамчук, Н.Л.Бацева / Томский политехнический университет. Томск, 2003. Avramchuk V.S., Batseva N.L. The functional control and diagnostics of electrotechnical and electromechanical systems and devices over digital readout of a current and voltage instant values. Tomsk, 2003. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978. Birger I.A. Technical diagnostics. Мoscow: Mechanical engineering, 1978. Современные методы неразрушающего контроля и диагностики технического состояния электроприводов горных машин / Ю.Л.Жуковский, А.А.Коржев, А.В.Кривенко, С.В.Бабурин // Горное оборудование и электромеханика. 2009. № 9. Zhukovskij J.L., Korzhev A.A., Krivenko A.V., Baburin S.V. Modern not destroying control and diagnostics methods of a mountain machines electric drives technical condition // The mountain equipment and electromechanics. 2009. N9. Таджибаев А.И. Автоматизированные системы распознавания состояний электроустановок. СПб: Энергоатомиздат, 2001. Tadgibaev A.I. Recognition automation system of electroinstallations conditions.Saint Petersburg: Energoatomisdat, 2001. Vol.5. Pöyhönen S., Jover P., Hyötyniemi H. Independent component analysis of vibrations for fault diagnosis of an induction motor: International Conference on Circuits, Signals, and Systems (CSS 2003). Cancun, Mexico, 19-21 may 2003. Vol.1. Pöyhönen S., Jover P., Hyötyniemi H. Independent component analysis of vibrations for fault diagnosis of an induction motor: International Conference on Circuits, Signals, and Systems (CSS 2003). Cancun, Mexico, 19-21 may 2003. Vol.1.