Розробка адаптивної архітектури автоматизованої системи технічного моніторингу електроустановок з урахуванням типових відмов
| dc.contributor.author | Товт Ф. Ф. | |
| dc.contributor.author | Сорокін М. С. | |
| dc.contributor.author | Tovt Fedir F. | |
| dc.contributor.author | Sorokin Maksym S. | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-10T09:31:05Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Товт, Ф. Ф. Розробка адаптивної архітектури автоматизованої системи технічного моніторингу електроустановок з урахуванням типових відмов = Development of an adaptive architecture for an automated technical monitoring system of electrical installations considering typical faults / Ф. Ф. Товт, М. С. Сорокін // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : Гельветика, 2025. – № 3 (501). – С. 143–152. | |
| dc.description.abstract | Стаття присвячена розробці адаптивної архітектури автоматизованої системи моніторингу електроустановок, з урахуванням типових відмов, для виявлення, діагностики та упередження збоїв у режимі реального часу. Мета. Порівняти сучасні методи діагностики електрообладнання (електродвигун, генератор, трансформатор) із використанням математичних та комп’ютерних моделей для об’єктивної оцінки їхньої ефективності, точності та стійкості до перешкод. Методи. Реалізовано d–q-модель індукційного двигуна, узагальнену синхронну модель генератора та еквівалентну схему трансформатора в MATLAB/Simulink, із урахуванням втрат, термодинаміки та ультразвукових відгуків. Здійснено формалізацію методів MCSA, FFT-вібрацій, термографії, PD з GMM/HMM, AE з вейвлет-аналізом, Digital Twin, Калман-фільтра, нейромереж, SVM і нечіткої логіки. Проведено SWOT-аналіз і побудовано TOWS-матриці для розробки стратегій їхнього комбінованого застосування. Результати. Отримано порівняльні метрики (TPR, FPR, середній час спрацювання, стійкість до шуму) для кожного методу в типових сценаріях відмов (биття ротора, деградація ізоляції, часткові розряди, перегріви). Виявлено, що MCSA та FFT-аналіз найефективніші для двигунів, PD-методи й AE – для трансформаторів і генераторів, а Digital Twin, Калман-фільтр і гібридні алгоритми забезпечують якісну діагностику та адаптивність автоматизованої системи. Наукова новизна. Поєднано в єдиній роботі десять різнорідних методів діагностики, з уніфікованими моделями для трьох типів електроустаткування, що раніше виконувалося фрагментарно. Вперше застосовано комплексний SWOT-аналіз і TOWS-матриці до технічного моніторингу, що дозволило розробити стратегічні рекомендації з інтеграції методів у адаптивну систему. Практична значущість. Запропоновані модульна архітектура та алгоритми інтеграції сенсорів із динамічним переналаштуванням, що забезпечують баланс між точністю діагностики, часом реагування та ресурсними обмеженнями. Рекомендовано поєднання методів для різних об’єктів, створено готові до впровадження S–O, W–O, S–T та W–T стратегії, що сприятимуть зниженню простоїв і підвищенню надійності електроустановок. | |
| dc.description.abstract1 | The article is dedicated to the development of an adaptive architecture for an automated monitoring system of electrical installations, accounting for typical failures to ensure real-time detection, diagnosis, and prevention of faults. Purpose. To compare modern diagnostic methods for electrical equipment (induction motor, generator, transformer) using mathematical and computer models to objectively assess their efficiency, accuracy, and robustness to disturbances. Methodology. A d–q model of an induction motor, a generalized synchronous machine model of a generator, and an equivalent circuit of a transformer were implemented in MATLAB/Simulink, taking into account losses, thermodynamics, and ultrasonic responses. Formalization was carried out for the following diagnostic methods: Motor Current Signature Analysis (MCSA), FFT-based vibration analysis, infrared thermography, Partial Discharge (PD) analysis using Gaussian Mixture Models/Hidden Markov Models, Acoustic Emission (AE) with wavelet analysis, Digital Twin, Kalman Filter, neural networks, Support Vector Machine (SVM), and fuzzy logic. A SWOT analysis was performed, and TOWS matrices were constructed to develop strategies for their combined application. Results. Comparative metrics (True Positive Rate, False Positive Rate, mean response time, noise robustness) were obtained for each method under typical fault scenarios (rotor imbalance, insulation degradation, partial discharges, overheating). It was found that MCSA and FFT-based vibration analysis are most effective for motors, PD methods and AE excel for transformers and generators, and Digital Twin, Kalman Filter, and hybrid algorithms provide predictive diagnostics and adaptability. Scientific novelty. Ten heterogeneous diagnostic methods were integrated within a unified modeling framework for three types of electrical equipment – a task previously addressed only fragmentarily. Practical significance. A modular architecture and sensor fusion algorithms with dynamic reconfiguration are proposed, providing a balance between diagnostic accuracy, response time and resource constraints. Recommended combinations of methods for different equipment types, along with ready-to-implement S–O, W–O, S–T, and W–T strategies, will help reduce downtime and increase the reliability of electrical installations. | |
| dc.identifier.issn | 2311-3405 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 2313-0415 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/11496 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.relation.ispartofseries | УДК; 621.316.2 | |
| dc.subject | частковий розряд | |
| dc.subject | аналіз вібрацій | |
| dc.subject | інфрачервона термографія | |
| dc.subject | акустична емісія | |
| dc.subject | злиття сенсорних даних | |
| dc.subject | перенавчання | |
| dc.subject | нечітка логіка | |
| dc.subject | прогнозне обслуговування | |
| dc.subject | partial discharge | |
| dc.subject | vibration analysis | |
| dc.subject | infrared thermography | |
| dc.subject | acoustic emission | |
| dc.subject | sensor fusion | |
| dc.subject | transfer learning | |
| dc.subject | fuzzy logic | |
| dc.subject | predictive maintenance | |
| dc.title | Розробка адаптивної архітектури автоматизованої системи технічного моніторингу електроустановок з урахуванням типових відмов | |
| dc.title.alternative | Development of an adaptive architecture for an automated technical monitoring system of electrical installations considering typical faults | |
| dc.type | Article |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 4.38 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: