8 (495) 987 43 74 доб. 3304
Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Купить статью

Авторы: Беляков  М. В., Анодина  О. Д., Куликова М. Г., Рысина (Лобанева) Е. И.     Опубликовано в № 2(98) 31 марта 2022 года
Рубрика: Управление эффективностью

Определение информативных спектральных диапазонов для разработки системы контроля трансформаторного масла с использованием нейронных сетей глубокого обучения

Для разработки технологий контроля трансформаторного масла на основе моделей нейронной сети глубокого обучения могут быть использованы оптические спектральные методы в ультрафиолетовой и видимой областях. Целью исследований является выявление информативных спектральных диапазонов люминесцентной диагностики для системы автоматизации контроля характеристик и параметров трансформаторного масла с использованием нейронных сетей глубокого обучения. Измерения спектральных характеристик чистого и отработанного трансформаторного масла в диапазоне 180–700 нм были проведены на дифракционном спектрофлуориметре «Флюорат-02-Панорама». Установлено качественное и количественное различие спектров возбуждения: для отработанного масла спектры смещены вправо и снижены примерно в четыре раза по максимуму. Спектры фотолюминесценции чистого масла при возбуждении 300 нм являются суперпозицией как минимум трех кривых, наибольшая из которых имеет максимум на 382 нм. Для возбуждения 370 нм спектр существенно шире и имеет максимумы на длинах волн 387, 405, 433–439 и 475–479 нм. Спектры фотолюминесценции отработанного масла в несколько раз ниже и имеют максимумы на 446, 483 и 520–540 нм. Установленные диапазоны возбуждения и люминесценции будут использованы при создании методики и установке контроля параметров качества трансформаторного масла. Была разработана модель нейронной сети глубокого обучения, основанная на использовании самоорганизующейся карты Кохонена, которая позволила на основе потока фотолюминесценции трансформаторного масла прогнозировать параметры масла и, как следствие, за счет системы принятия решений определять эффективность эксплуатации описываемого метода в промышленности.

Ключевые слова

нейронные сети глубокого обучения, прогнозируемая логика, нейронечеткое моделирование, трансформаторное масло, спектры возбуждения, спектры фотолюминесценции, ультрафиолетовый и видимый диапазоны

Автор статьи:

Беляков  М. В.

Ученая степень:

докт. техн. наук, доцент, ведущий научный сотрудник, лаборатория переработки сельскохозяйственной продукции, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Анодина  О. Д.

Ученая степень:

магистрант, кафедра технологических машин и оборудования, филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск, Россия

Автор статьи:

Куликова М. Г.

Ученая степень:

канд. техн. наук, доцент, кафедра технологических машин и оборудования, филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск, Россия

Автор статьи:

Рысина (Лобанева) Е. И.

Ученая степень:

аспирант, кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"», Москва, Россия,

Местоположение:

г. Москва, Россия