Диагностика электроприводов карьерных экскаваторов на основе динамической идентификации электродвигателей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.09.03, кандидат технических наук Гаргаев, Андрей Николаевич

• Гаргаев, Андрей Николаевич
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гаргаев, Андрей Николаевич

ОГЛАВЛЕНИЕ.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ И ЗАЩИТЫ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ КАРЬЕРНЫХ

ЭКСКАВАТОРОВ.

1Л. Актуальность применения функциональной диагностики электроприводов.

1.2. Обзор и анализ технических средств и принципов функциональной диагностики машин постоянного тока

1.3. Обзор существующих методов идентификации двигателей постоянного тока.

1.4. Выводы и постановка задач.

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ ПОСТОЯННОГО ТОКА.

2.1. Математические методы оценивания параметров и переменных состояния

2.2. Выбор и анализ математической модели ДПТ.

2.3. Выводы.

3. ДИНАМИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ ПОСТОЯННОГО ТОКА.

3.1. Оценивание с помощью метода наименьших квадратов

3.2. Оценивание с помощью рекуррентного метода наименьших квадратов.

3.3. Оценивание с помощью фильтра Калмана

3.4. Оценивание на основе поисковых методов.

3.5. Оценивание на основе генетических алгоритмов.

3.6. Оценивание механических координат.

3.7. Выводы.

4. СОЗДАНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ГЛАВНЫХ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ КАРЬЕРНЫХ ЭКСКАВАТОРОВ.

4.1. Определение диагностических признаков главных электроприводов карьерных экскаваторов.

4.2. Разработка диагностической системы.

4.3. Проверка работоспособности диагностической системы в лабораторных условиях.

4.4. Выводы.

5. МОБИЛЬНЫЙ ИСПЫТАТЕЛЬНЫЙ СТЕНД ДЛЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ МАШИН.

5.1. Аппаратная часть испытательного стенда.

5.2. Особенности настройки.

5.3. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Диагностика электроприводов карьерных экскаваторов на основе динамической идентификации электродвигателей»

На сегодняшний день в горнодобывающих отраслях промышленности возросло количество аварийных выходов из строя основного технологического оборудования. Это связано с тем, что производственный ресурс оборудования значительно выработан. Особенно тяжёлое положение - в угольной промышленности. В частности, на некоторых разрезах выработка ресурса экскаваторного парка достигает 80% [1]. Это не только снижает экономические показатели, но и ухудшает уровень промышленной безопасности на предприятии. В связи с этим возникает необходимость в полном контроле технического состояния оборудования без нарушения ритмичности производства [7].

Нормы действующей в настоящее время системы планово-предупредительных ремонтов (ППР) уже не могут корректно применяться к ремонту морально и физически устаревшего оборудования. В настоящее время существует необходимость совершенствования системы технического обслуживания электрооборудования путём разработки и применения новых форм, обеспечивающих снижение затрат на эксплуатацию при одновременном повышении функциональной надёжности работы электрооборудования. Этим требованиям соответствует применение технических средств диагностирования (безразборного определения технического состояния), позволяющих проводить техническое обслуживание электрооборудования с учётом его фактического технического состояния, т.е. только в тех случаях, когда уровень износа узлов и деталей достигает значений, при которых дальнейшая работа может привести к его отказу, стать экономически нецелесообразной или опасной.

Современный электротехнический комплекс карьерного экскаватора является сложнейшей системой, сочетающей информационные и силовые каналы. Для его функционального диагностирования (без остановки оборудования) и защиты необходимо использовать современные информационные технологии. Наиболее удачным подходом для построения функциональных систем диагностики является использование программно-аппаратных средств, включающих в себя компьютер, набор датчиков, плату сопряжения (аналого-цифровой преобразователь) и специальное программное обеспечение.

В настоящее время компьютеры обладают высокой вычислительной мощностью, что позволяет осуществлять эффективную обработку данных и использовать современные компьютерные технологии, такие как искусственные нейронные сети, эволюционные алгоритмы, нечеткие множества, экспертные системы и др.

При этом система диагностики контролирует измеряемые сигналы и при выходе их за допустимые границы сигнализирует об этом. Однако не все параметры, определяющие техническое состояние электропривода, доступны прямому измерению.

Например, для двигателей постоянного тока (ДПТ), являющихся центральным элементом электропривода и осуществляющих электромеханическое преобразование энергии, недоступными для прямого измерения параметрами являются: активное сопротивление обмоток якоря и возбуждения, индуктивности обмоток якоря и возбуждения, взаимная индуктивность обмоток и др. При этом паспортные данные не могут 6 быть использованы, так как значения параметров электродвигателей в значительной степени зависят от режимов их нагру-жения и теплового состояния, поэтому для диагностических целей данная информация должна быть получена в реальном времени, в процессе работы оборудования.

Для этих целей возможно использование динамической идентификации состояния электродвигателя - процедуры определения в реальном времени текущих значений электромагнитных и механических параметров и переменных состояния электродвигателя [2]. Исходными данными для динамической идентификации является информация, содержащейся в напряжениях и токах электродвигателя, а также угловая скорость.

Из выше перечисленного следует, что современная система функциональной диагностики и защиты электропривода должна содержать подсистему динамической идентификации для определения параметров и переменных состояния электродвигателя в реальном масштабе времени. Кроме того,. результаты динамической идентификации могут быть использованы при создании и функционировании адаптивных систем управления, прогнозирования технического состояния электропривода, а также оценки качества выпускаемых или ремонтируемых электрических машин.

Существующие системы диагностики электроприводов современных карьерных экскаваторов ограничиваются контролем таких параметров как уровень масла, температура подшипников, значения вибрации, токи обмоток якоря и возбуждения, положение экскаватора, угол его наклона и т.д. [4], без анализа электромагнитных процессов, происходящих в электрических машинах.

Отсюда следует, что задача разработки функциональной системы диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов от аварийных режимов на базе динамической идентификации состояния электродвигателей является актуальной. При этом диагностическая система должна быть универсальной и использовать не только результаты ДИ, но и информацию от имеющихся на экскаваторах датчиков и других диагностических подсистем.

Цель работы - разработка методов, алгоритмов и программно-аппаратных средств для диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов, с целью повышения их надежности и эффективности.

Идея работы заключается в использовании искусственных нейронных сетей для создания системы функциональной диагностики и защиты, использующей результаты динамической идентификации состояния двигателей постоянного тока.

Задачи исследований:

- провести анализ существующих методов диагностики ДПТ и математических методов оценивания параметров и состояния динамических систем;

- выбрать математическую модель ДПТ и преобразовать ее к виду, удобному для применения методов оценивания параметров и состояния ДПТ;

- разработать программное обеспечение, реализующее устойчивые и малочувствительные к шумам методы оценивания параметров и переменных состояния ДПТ в реальном времени и провести анализ пригодности методов для решения поставленной задачи;

- разработать и создать испытательный стенд для практической проверки полученных алгоритмов;

- произвести проверку работоспособности и точности полученных алгоритмов на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов;

- разработать компьютерную диагностическую систему главных электроприводов карьерных экскаваторов и провести ее испытания на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов.

Методы исследований. Научные и практические результаты диссертационной работы получены с использованием следующих методов:

- теории обобщенной электрической машины для анализа процессов, протекающих в ДПТ;

- аналитических и численных методов решения дифференциальных и алгебраических систем уравнений;

- математических методов оценивания параметров и состояния динамических систем (метод наименьших квадратов, рекуррентный метод наименьших квадратов, расширенный фильтр Калмана, поисковые методы, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы) для создания алгоритмов идентификации параметров и состояния ДПТ в реальном времени.

- компьютерного моделирования динамических процессов в ДПТ с использованием полученных алгоритмов для оценивания параметров и состояния;

- лабораторных и промышленных испытаний полученных алгоритмов.

Основные научные положения:

1. Разработанные алгоритмы и программно-аппаратные средства обеспечивают устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния электродвигателей постоянного тока в реальном времени.

2. Информация о параметрах и состоянии ДПТ, полученная с помощью динамической идентификации, может быть использована для создания и работы функциональной системы диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов.

3. На базе искусственной нейронной сети и методов оценивания возможно создание компьютерной диагностической системы главных электроприводов карьерных экскаваторов.

Научная новизна.

1. Разработаны алгоритмы и программно-аппаратные средства для динамической идентификации двигателей постоянного тока, обеспечивающие устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния в реальном времени.

2. Обоснована структура системы функциональной диагностики и защиты электропривода карьерных экскаваторов на базе методов динамической идентификации.

3. Выявлены диагностические признаки электроприводов постоянного тока карьерных экскаваторов.

4. Разработана компьютерная система функциональной диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов на основе искусственных нейронных сетей.

Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы:

- при создании наблюдающих устройств для электроприводов постоянного тока, необходимых для организации и

10 функционирования систем диагностики, защиты, управления, а также для прогнозирования технического состояния электроприводов;

- для создания автоматизированных испытательных комплексов, предназначенных для определения параметров и качества ДПТ после изготовления и ремонта;

- для мониторинга технического состояния, диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов в процессе их функционирования.

Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов на ЭВМ, а также экспериментальной проверкой на испытательном стенде на кафедре электропривода и автоматизации Кузбасского государственного технического университета, а также результатами промышленных испытаний на электроприводах карьерных экскаваторов ОАО «Разрез Черниговский» и ОАО «Вахрушевский Угольный Разрез».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на 53 научно-практической конференции «Россия молодая» (Кемерово, 20-24 апреля 2008 г.)., XIII Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» («Сибре-сурс 2010»), г. Кемерово 2010г, на ежегодных научных конференциях Кузбасского государственного технического университета (г. Кемерово, 2008-2012 гг.). Мобильный испытательный стенд отмечен Дипломом на XVIII Международной выставке «Уголь России и Майнинг» (г. Новокузнецк, 2011 г.) и золотой медалью на Международной выставке-ярмарке «Экспо-уголь» (г. Кемерово, 2012 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 13 печатных работ (в том числе 6 - в рекомендованных ВАК изданиях).

Личный вклад автора в работы, опубликованные в соавторстве, заключается в разработке алгоритмов, программно-аппаратных средств для динамической идентификации ДПТ и разработке на этой основе системы функциональной диагностики и защиты электроприводов экскаваторов, а также в участии лабораторных и промышленных испытаниях.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов и заключения, изложенных на 161 страницах машинописного текста, содержит 60 рисунков, 13 таблиц и список литературы из 108 наименований.

Заключение диссертации по теме «Электротехнические комплексы и системы», Гаргаев, Андрей Николаевич

Основные результаты выполненных исследований заключаются в следующем:

1. Разработаны устойчивые и малочувствительные к шумам алгоритмы оценивания параметров и переменных состояния ДПТ в реальном времени, программное обеспечение для их реализации, с помощью которого возможно проводить динамическую идентификацию.

2. Разработана компьютерная диагностическая система главных электроприводов карьерных экскаваторов.

3. Разработан и испытан в лабораторных и производственных условиях мобильный испытательный стенд для электрических машин.

4. На основе вычислительных экспериментов и лабораторных испытаний доказана работоспособность алгоритмов динамической идентификации параметров и состояния ДПТ с погрешностью допустимой для практического использования -не более 15%.

5. В условиях лабораторных испытаний доказана работоспособность системы функциональной диагностики и защиты электроприводов постоянного тока, при этом время определения технического состояния не превышает 0.1 с.

Применение диагностических методов и устройств в системе обслуживания и ремонта электрооборудования позволит получить положительный эффект, выражающийся в уменьшении затрат времени и материальных средств на обнаружение и устранение неисправностей, увеличении объёмов выполненной работы, повышении надёжности и срока службы электроприводов карьерных экскаваторов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гаргаев, Андрей Николаевич, 2013 год

1. Квагинидзе B.C. Эксплуатация карьерного горного и транспортного оборудования в условиях Севера текст. М.: Изд-во МГГУ, 2002. - 243 с.

2. Вольдек А.И. Электрические машины текст. JL: Энергия, 1974. - 840 с.

3. Режим доступа https://www.industry.siemens.com/ data-pool/indu s try/industry solution s/mining/simine/en/S IRAS- for-SIMINE-DICONT-en.pdf

4. Ещин E.K. Теория предельных режимов работы горных машин текст. Томск: Изд-во Том. Н-та, 1995. - 232 с.

5. Дитмар Бенда. Поиск неисправностей в электрических схемах текст.: СПб.: БХВ-Петербург, 2010. 256 с.

6. Андреева Л.И. Результаты мониторинга технического состояния экскаваторного парка разрезов Кузбасса текст. / Л.И. Андреева, С.Ю.Дрыгин, С. В. Буйских // Горные машины и автоматика. 2003. - №7. - С. 30-32.

7. Дрошев Ю.С. Повышение технологической надежности карьерных экскаваторов текст./ Ю.С. Дрошев, C.B. Нестругин Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2009. - 194 с.

8. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е издание текст. М. Издательский дом "Вильяме", 2006. - 1 104 с.

9. ГОСТ 2091 1-89. Техническая диагностика. Основные термины и определения. Электронный ресурс.:

10. Режим доступа: http://www.gostzakaz.ru/doc-8133.html,свободный.

11. Осипов О.И. Техническая диагностика автоматизированных электроприводов текст. / О.И.Осипов, Ю. С. Усынин. М.: Энергоатомиздат, 1991.-160 с.

12. ГОСТ 10159-79. Машины электрические постоянного тока. Методы испытаний. Электронный ресурс.: -Режим доступа:. http://www.cablesite.ru/gost/GOST1015979.

13. ГОСТ 1 1828-86. Машины электрические вращающиеся. Общие методы испытаний. Электронный ресурс.: Режим доступа: http://www.cablesite.ru/-gost/GOSTl 1 8 28 86.

14. Клюев В.В. Технические средства диагностирования. Справочник, текст. / В.В.Клюев, П.П. Пархоменко, В.Б. Абрамчук и др. М.: Машиностроение, 1980. - 672 с.

15. Еремеев, С.Н. Профилактическое обслуживание электродвигателей высоконагруженного технологического оборудования текст. / С.Н. Еремеев// Электрика, 2001. № 3.

16. Галушко А.И. Надёжность изоляции электрических машин текст. / А.И.Галушко, И.С.Максимова, Р.Т.Ослач, П.М. Хазановский М.: 1979. - 176 с.

17. Глинка Т.Я. Диагностирование изоляций обмоток электрических машин постоянного тока текст. / Т.Я. Глинка, М.С. Якубец // Электротехника, 2005. №7 - С.20-24.

18. A.C. №2229143 Способ диагностирования корпусной изоляции электрической машины.

19. Дурандин М.Г. Информативность процессов ионизации в диагностических обследованиях изоляции тяговых двигателей локомотивов текст.: Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Екатеринбург, 1994.

20. Серебряков A.C. Методы и средства для диагностики изоляции электрических машин и аппаратов ее защиты текст.: Диссертация на соискание ученой степени д-ра техн. наук. Москва, 2000.

21. Таран В.П. Диагностирование электрооборудования текст.-К.: техника, 1983.-2001с.

22. Способ измерения износа щёток и контактных колец электрических машин текст.: а.с. №1228174

23. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы текст./ Д.Рутковская, М.Пилиньский, JI.Рутковский. М.: Горячая линия-Телеком, 2006. - 452 с.

24. П.С. Лившиц Изменение износовых коммутирующих свойств электрощёток текст./ П.С. Лившиц, С.П. Калиниченко, И.Ф. Ковалёв, И.М. Бодров// Электротехника.-1972. №9. - С.34-35.

25. Способ измерения износа коллекторов и контактных колец электрических машин текст.: а. с. 1228174 СССР/ Бекишев Р.Ф., Данекер В.А., Качин С.И. Опуб. в Б.И. № 16, 1986.

26. Бесконтактный измеритель положения щётки электрической машины текст.: а.с. №729708 СССР / Левин H.H., Серебряков А.Д, Клейменов Г.Н. Опубл.25 .04.1 980.

27. Устройство для определения уровня искрения щёток электрических машин постоянного тока текст.: а.с. №1361657

28. Устройство для диагностики работы щёточно-контактного аппарата электрической машины текст.: а.с. №2071076 Россия / Бережанский В.Б.,Ростик Г.В.,Симачев В.Г Опубл. 27.12.1996.

29. Карасёв В.А. Доводка эксплуатационных машин. Вибродиагностические методы текст. / В.А.Карасёв, А.Б.Ройтман. М.: Машиностроение, 1986. - 192 с.

30. Способ контроля степени увлажнения изоляции электротехнических устройств текст.: а.с. №2262710 МПК G01R31/02 Россия/ В.А.Талыков, С.С.Подоскин, С.И.Гусев Опубл.20.10.2005.

31. Устройство для измерения электрического сопротивления изоляции текст.: а.с. №2230332 МПК G01R27/16 Россия/ М.Е.Бородянский, Ю.М.Бородянский, Ю. А. Банщиков, В.П.Наумкин, М. А.Степаненков, С.А. Шляхтин. Опубл. 10.06.2004.

32. Способ контроля состояния изоляции обмоток электродвигателя текст.: а.с.№2208236 МПК G01R31/12 Россия/О.И.Хомутов,С. О.Хомутов,А.А.Грибанов,А.В.Левач ёв,В.И.Сташко,Г.В.Суханкин. Опубл. 10.07.2003.

33. Способ контроля витковой изоляции обмоток электрических машин и аппаратов и устройства его осуществления текст.: а.с.№2035744 МПК G01R31/14 Россия / Л.А. Мединский. Опубл. 20.05.1995.

34. Способ контроля качества витковой изоляции обмоток крупных электрических машин текст.: а.с.№1780415 МПК G01R31/06 Россия / А.П.Рощектаев, Ю.А. Рощектаев. Опубл. 27.09.1995.

35. Устройство контроля сопротивления изоляции и тока утечки в электроустановках текст.: а.с.№2229764 МПК Н02НЗ/16 Россия)/ Л .3. Фейгин, C.B. Левинзон, Е.И. Битушан. Опубл. 27.05.2004.

36. Устройство для контроля изоляции электродвигателя текст.: а.с.№2028639 МПК G01R31/12 Россия / Е.С. Юдов. Опубл. 09.02.1995.

37. Адкинс Б. Общая теория электрических машин текст.- Л., Госэнергоиздат, 1960 268с.

38. Барков A.B., Баркова H.A., Борисов A.A. Вибрационная диагностика электрических машин в установившихся режимах работы текст. / A.B. Барков, H.A. Баркова, A.A. Борисов // Северо-Западный учебный центр, г. Санкт-Петербург.

39. Карасёв В.А. Доводка эксплуатационных машин. Вибродиагностические методы текст. / В.А. Карасёв, А.Б. Ройтман. М.: Машиностроение, 1986. -192 с.

40. Герике Б.Л. Мониторинг и диагностика технического состояния машин-ных агрегатов текст.: Учеб. Пособие: в 2-х ч. // КузГТУ-Кемерово, 1999.

41. Дрыгин С.Ю. Обоснование выбора метода диагностики технических средств текст.: Диссертация на соискание ученой степени кандидат технических наук. Кемерово, 2004.

42. ГОСТ 183-74. Машины электрические вращающиеся. Общие технические требования. Электронный ресурс.: -Режим доступа:, http://www.elec.ru/library/gostse60/gost183-74.pdf.

43. Способ диагностики коммутации обмоток якоря и качества питания коллекторных электродвигателей постоянного тока текст.: патент № 2362177 G01R31/06 Россия / А.И. Прыгунов. Опубл. 20.07.2009.

44. Устройство для определения уровня искрения щёток электрических машин постоянного тока текст.: а.с. №1361657 НО 1R39/58 / В.В. Харламов, Ю.Я. Безбородов, В.А. Серегин, В.М. Лузин. Опубл. 23.12.1987.

45. Устройство для диагностики работы щеточно-контактного аппарата электрической машины текст.: патент № 2071076 GO 1R31/34 Россия / В.Б. Бережанский; Г.В. Ростик; В.Г. Симачев. Опубл. 27.12.1996.

46. Петухов B.C. Диагностика электродвигателей. Спектральный анализ модулей векторов парка тока и напряжения текст. / Новости Электротехники.-2008. -№1(49)

47. Родькин Д.И. Оценка эффективности методов диагностики двигателей переменного тока текст. / Д.И. Родькин, А.П. Калинов, Ю.В. Ромашихин // В ¿сник КДПУ. Випуск 3/2006 (38). Часть 2, С. 77 82.

48. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя текст.- М.: Наука, 1991.-432 с.

49. A Full Adaptive Observer for DC Servo Motors text. // Ata Sevinc, Turk J Elec Engin, 2003. vol.11, no.2

50. Alireza REZAZADEH. Genetic Algorithm based Servo System Parameter Estimation during Transients text. // Department of Electrical and Computer Engineering, Shahid Beheshti University, G. C, Evin, Tehran, 2010.- vol 10, no 2.

51. Пискунов А.А. Стохастическая параметрическая идентификация электроприводов текст.: Диссертация на соискание научной степени кандидат технических наук. С. -Петерб., 2006.

52. Radojka К., Sanja A., Danilo S. Recursive Least Squares Method in Parameters Identification of DC Motors Models, text. // FACTA UNIVERSITATIS, SER.: ELEC. ENERG. December 2005. vol. 18, no. 3, P. 467-478

53. Chen Y. Embedded DSPs bring cost-effective highperformance solutions to appliance control text. // Electronic Engineering Times, 2 apr. 2001. P. 78-82

54. Bellini A., Figalli G., Adaptive control with parameter estimation for induction motor drives text. // Control Eng. Practice, 1995.-vol. 3, No. 2, P. 181-188.

55. Gao X. Z., Dote Y., Ovaska S. J. Motor Fault Detection Using Elman Neural text. // IEEE Network with Genetic Algorithm-aided Training, 2000.

56. Arif A. AL-Qassar, Mazin Z. Othman. Experimental determination of electrical and mechanical parameters of dc motor using genetic elman neural network text. // Journal of Engineering Science and Technology, 2008.- vol. 3, no. 2. P. 190 196

57. Mohammed S. Z. Salah. Parameters identification of a permanent magnet dc motor text. // The Islamic University of Gaza, 2009. 94 c.

58. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления . Оценивание параметров и состояния текст.-М.: Мир, 1975.-687 с.

59. Спиди К. Теория управления: идентификация и оптимальное управление текст. / К. Спиди, Р. Браун, Дж. Гудвин. М.: Мир, 1973. - 247 с.

60. Feilat Е. A., Maaitah Е.К. Identification and control of DC motors using RBF neural network approach text. // International conference on communication, computer and power, February 15-18, 2009, C. 258-264.

61. Завьялов В. M. Оперативная оценка параметров и состояния асинхронных электродвигателей в составе регулируемого электропривода текст.: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Кемерово, 2003. 152с.

62. Медич Дж. Статистические оптимальные линейные оценки и управление текст. / Дж. Медич; пер. с англ. под ред. А. С. Шаталова. М.: Энергия, 1973. - 440 с.

63. Zhang Z. Parameter estimation techniques: a tutorial with application to conic fitting text. // INRIA Research Report, October 1995. no. 2676.

64. Morrell D. Extended Kalman filter lecture notes text. // EEE, Tempe, 1997.

65. Браммер К. Фильтр Калмана-Бьюси текст. / К. Браммер, Г. Зиффлинг. М.: Наука, 1982. - 200 с.

66. Zein I. An extended Kalman filter and an appropriate model for the real-time estimation of the induction motor variables and parameters text. / I. Zein, L. Loren, C. Forgez // EPE, Brighton, 1993.

67. Udomsuk S., Areerak K-L., Areerak K-N., Srikaew A. Parameters identification of separately excited dc motor using adaptive tabu search technique.

68. M. Lankarany, A. Rezazade Parameter estimation optimization based on genetic algorithm applied to dc motor text. // IEEE International Conf. on Electrical Engineering. (ICEE), 2007. P.1-6

69. Phumiphak Т., Chatuthai C. Estimation of induction motor parameters based on field test coupled with genetic algorithm.

70. Mohammadi J., Mohammad B.B., Sharifian К. В., Induction motor efficiency estimation using genetic algorithm text. // World academy of science, engineering and technology 2005. №3.

71. Pothiya S., Chanposri S., Kamsawang S., Kinares W. Parameter identification of a dc motor using tabu search text. // KKU Engineering Journal, 2003. vol. 30, no.3, P.1 73-188.

72. Dupuis A., Ghribi M., Kaddouri A. Multiobjective Genetic Estimation of DC Motor Parameters and Load Torque text. // IEEE International Conf. on Ind. Tech. (ICIT), 2004. P.1511-1514.

73. Juggrapong Treetrong. Electric motor fault diagnosis based on parameter estimation approach using genetic algorithm, Proceedings of the international multiconference of engineers and computer scientists 2010.

74. Sadashivan J Dr. Omana Mammen Kashyap D. Dhruve. Genetic algorithm based parameter identification of three phase induction motors text. // International Journal of Computer Applications, October 2011. vol. 31, no.10.

75. Shuang Cong, Guodong Li, Xianyong Feng. Parameters identification of nonlinear dc motor model using compound evolution algorithms text. // Proceedings of the world congress on engineering 2010.

76. Chunki Kwon, Scott Sudhoff D. A genetic algorithm based induction machine characterization procedure text. // IEEE Electric Machines and Drives Conference, May 2005. P. 1358-1364.

77. Dionysios C. Aliprantis, Scott D. Sudhoff and Brian Kuhn T. Genetic algorithm-based parameter identification of a hysteretic brushless exciter model text. // IEEE Trans. Energy Conversion, Mar. 2006.- vol. 21, no. 1, P. 148-154.

78. S. Cong, X. Feng, Parameters Identification of DC Motor Based on GA and Simplex Method text. // Control Engineering of China, 2009. vol. 16, no. 1, P.09-112,.

79. Каширских В. Г. Устройство автоматической защиты и диагностики электроприводов экскаваторов текст. / В. Г. Каширских, П. Д. Гаврилов, А. Е. Медведев // Горные машины и автоматика. 2002. - № 9. - С. 40-43.

80. Филимонов С. Г. Управление ресурсом горных машин текст. // Современные пути развития машиностроения и автотранспорта Кузбасса: Труды I Всероссийской научно-технической конференции, 24-25 октября 2007. Кемерово: ГУ КузГТУ, 2007. - С. 376-380.

81. Гаврилов П. Д. Автоматизированный электропривод горных машин текст.: уч. пособие. Кемерово: КузПИ, 1983. - 72 с.

82. Филимонов С.Г. Ограничение нагрузок электромеханических систем экскаватора по критерию ресурсоемкости функционирования текст.: дис. канд. техн. наук. Кемерово, 1986.

83. Каширских В. Г. Совершенствование автоматического контроля и защиты электроприводов карьерных экскаваторов текст. / В. Г. Каширских, А. Е. Медведев // Известия вузов. Горный журнал. 2000. - № 5. - С. 132-135.

84. Ключев В. И. Теория электропривода текст.: учеб. для вузов. 3-е изд. перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 2001. -704 с.

85. Сипайлов Г. С. Математическое моделирование электрических машин текст. / Г. С. Сипайлов, А. В. Лоос. -М.: Высшая школа, 1980. 176 с.

86. Рабинер Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов текст. / Л. Рабинер, Б. Гоулд. М.: Мир, 1978. - 848 с.

87. Вуль Ю.А. Наладка электроприводов экскаваторов текст. / Ю.А. Вуль, В.И. Ключев, Л.В. Седаков. М.: Недра, 1975. - 3 12 с.

88. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин текст.: Учеб. для вузов. М.: Высш. шк., 2001. - 327 с.

89. Нестеровский A.B. Оперативная идентификация асинхронных электродвигателей в составе электропривода промышленных установок текст.: Диссертация на соискание учен, степени канд. техн. наук.- Кемерово, 2005.

90. Каширских В.Г. Динамическая идентификация параметров и управление состоянием электродвигателей приводов горных машин текст.: Диссертация на соискание учен, степени д-ра техн. наук. Кемерово, 2005.

91. Круг П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры текст.: Учеб. пособие по курсу «микропроцессоры»: М.: Изд. МЭИ, 2002. - 176 с.

92. Гольдберг О.Д. Испытания электрических машин текст.: Учеб. для вузов М.: Высш. шк., 1990. - 225с.

93. Жерве Г.К. Промышленные испытания электрических машин текст.: Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отдние, 1984. -408с.

94. A.A. Красовский Справочник по теории автоматического управления текст.: .-М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. -712 с.

95. Янг С. Алгоритмические языки реального времени: конструирование и разработка текст.: Пер. с англ.-М.:Мир, 1985. 400 с.

96. Применение методов нейронных сетей и генетических алгоритмов в системах управления электроприводами текст. /Электротехника, 1999. №5. - С. 2-5.

97. Е.М. Коварский. Испытание электрических машин текст. / Е.М. Коварский, Ю.И. Янко М. Энергоатомиздат, 1990 - 320с.:ил.

98. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов текст. СПб.:Питер, 2003.-608 с.

99. Данилина Н.И. Численные методы текст. / Н.И. Данилина, Н.С. Дубровская, О.П. Кваша и др. М:. Высшая школа, 1976. - 386 с.

100. Брандт 3. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеровтекст.:. Пер. с англ. Мир, 2003. - 686 с.

101. ЮЗ.Гемке Р. Г. Неисправности электрических машин текст.:. 9-е изд. перераб. и доп. - Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1989. - 336 с.

102. Ляхомский A.B. Метод поиска неисправности или отказа главных электроприводов карьерных экскаваторов текст. / A.B. Ляхомский, И.М. Хошмухамедов // Электрика. -2006. №7. - С. 33-35.

103. Хошмухамедов И.М. Диагностические признаки и методы электросилового диагностирования оборудования горных машин текст. / И.М. Хошмухамедов, О.В. Косарева-Володько // Электрика. 2007. - №4. - С. 33-35.

104. Агамалов О.Н. Оценка технического состояния электрооборудования в реальном времени методом нейро-нечеткой идентификации текст. // Электричество. 2003. -№7. - С. 10-18.

105. Гашимов М.А. Аналитические методы диагностической оценки состояний электроэнергетических машин без отключения от работы текст. // Электротехника. -2002. №7. - С. 17-20.

106. Борисов В.В. , Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика // М.: Горячая линия-Телеком. -2002 382 с.

107. Список опубликованных работ по теме диссертации

108. Гаргаев А.Н. Статистика простоев экскаваторов ЭКГ-20 на разрезе «Нерюнгринский» текст. / А.Н. Гаргаев, В.Г. Каширских // Сборник докладов студентов и аспирантов по материалам 53-й научно практической конференции. -2008. - Т1.- С. 97-100.

109. Гаргаев А.Н. Структура системы функциональной диагностики электроприводов карьерных экскаваторов текст. / В.Г. Каширских, А.Н. Гаргаев // Вестник КузГТУ. 2008. - № 4. - С. 46-49.

110. Гаргаев А.Н. Диагностика электроприводов экскаваторов текст. / В.Г. Каширских, А.Н. Гаргаев // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири. Сибресурс 2008: Материалы XII Международной научно-практической конференции. -2008. С. 388-390.

111. Гаргаев А.Н. Система мониторинга динамического состояния электроприводов карьерных экскаваторов текст. / В.М. Завьялов, А.П. Носков, B.C. Городнянский, А.Н. Гаргаев // Вестник КузГТУ. 2009. - № 3. - С. 59-62.

112. Гаргаев А.Н. Оценка параметров электроприводов карьерных экскаваторов текст. // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири. Сибресурс 2010: Материалы XIII Международной научно-практической конференции. 2010. - Т2. - С. 96-99.

113. Гаргаев А.Н. Мобильный испытательный стенд для электрических машин текст. / В.Г. Каширских, С.Г. Филимонов, А.Н. Гаргаев, B.J1. Чугайнов // Вестник КузГТУ. 2012. -№ 5. - С. 65-67.

114. Гаргаев А.Н. К созданию наблюдающего устройства для двигателей постоянного тока текст. / А.Н. Гаргаев, В.Г. Каширских // Вестник КузГТУ. 2012. - № 6. - С. 148-151.

115. Гаргаев А.Н. Идентификация параметров ДПТ с помощью поисковых методов текст. / А.Н. Гаргаев, В.Г. Каширских // Вестник КузГТУ. 2013. - № 1. - С. 128-131.

116. Гаргаев А.Н. Применение фильтра Калмана для динамической идентификации ДПТ текст. / А.Н. Гаргаев, В.Г. Каширских // Вестник КузГТУ. 2013. - № 1. - С.131-134.

117. Л. «ВАХРУШЕВСКИИ УГОЛЬНЫЙ разрез»//\. филиал открытого акционерного обществас.:. «угольная компания «Кузбасс разрезу го ль./. ,;,„. Л ш————Ш^щт-.ИЦШ»—^^^

118. Результаты испытаний и выводы

119. Испытания компьютерной мобильной беспроводном г

120. Система обеспечивает тмереипе коорлишп шллтркч кмх .фсибрс'т-вателсм главных электроприводов экскаватора ЭКГ-10 в процессе п\ рабо-ы

121. К данному акту прилагается протокол промышленных исиьп.шип, ко:о-рый является неотъемлемой частью акта

122. Предселатель комиссии: ¡1 Чопоркоч

123. Члены комиссии ВС I о ювченко

124. В М }инья юв А П Ни

125. ВАХРУШЕ8СКИИ УГОЛЬНЫЙ РАЗРЕЗ» филиал открытого акционерного общества «УГОЛЬНАЯ КОМПАНИЯ «КУЗБАССРАЗРЕЗУГОЛЬ»

126. Нл^тнмл >ч , 48 1 Киселеиск Россия '>ч?"()0 Ге.1 (З&ЫЩбЧЙ фикс <ЖЫ) 2-ОМР Гчм! оШа&л ^г кг* .и

127. ОКНО О! |>Н 1 иЭ СОЯМ^ЗЗ 1ШИ/К111. »>оТ<'1ч

128. Мобильная беспроводная измерительная система для получения информации о текущем поюжении элементов механических передач рлтесеиныч в иро-етранстве1.. Тех и ическая характеристика

129. В состав системы входят: портативный переносной компьютер (Intel Celeron. 1,73 ГГц), акселерометры:, микроконтроллеры, радиомодули, программное обеспечение.

130. Лкеечерометры ADXL202E (диапазон измерений до 2 g при точности измерений 1% ) 8 шт.

131. Микром ян роллеры — А1 mega-48 (8 опт, тактовая частота i 6 Ml ui5 шт.

132. Радномолуш -WI.OP1203-4.33-R (частотный диапазон 433 МГц, скорость передачи: данных 152.3 кБит/с) 5- шт.

133. Программное обеспечение оригинальное.1. КГ. .Цель .-испытания

134. Целью испытания является проверка работоспособности и эффективности мобильной беспроводной измерительной системы в производственных условиях.1.. Условия н место испытаний

135. В процессе опытных испытаний установлено, что мобильная беспроводная измерительная система является работоспособной во всех режимах функционирования электроп риводо в.

136. Рассмотрев результаты проведенных испытаний, комиссия считает:

137. Измертедьная система можег бы п. исполыов.ша и ироил«ш i нпшчч условиях.

138. Применение системы может быть использовано для мониторинга ысюя-нш механических передач экскаватора и оценки динамическич нагру«ж иа гч элементы.

139. Для повышения надежности н удобства при жатгпацин спсемы идентификации Кузбасскому гос-ударслвенному техническом-. } нннерен ;ei\ .¡еоГ,холимо дополнить систему каналом связи с диспетчерским u\ •ikhiv

140. П ре д се дате л ь ко мне си и :1. Члены комиссии:у/ ?1. В И. Яннен1. М г(<*\П!» ,, ,1. СОГЛАСОВАНО1. Дирекюр ООО НТЦ "ЭНЕРГИЯ^1. С/ ''ТаЛ^.Ъ' %хф(1"шмонов