Россия
В статье описывается исследование, направленное на разработку системы технического мониторинга технологического оборудования с использованием нейросетевых методов классификации технических состояний на основе анализа спектров сигналов, измеренных с помощью комбинированных датчиков физических величин. Микропрограмма датчика реализует различные алгоритмами цифровой обработки сигналов, что позволяет унифицировать аппаратную часть.
техническая диагностика, диагностика по спектрам сигналов, датчики, система технического мониторинга
1. Яблоков А. Е., Благовещенский И. Г. Научно-практические основы создания автоматизированных систем технического мониторинга и диагностики оборудования зерноперерабатывающих предприятий на базе нейросетевых методов анализа данных: монография / И. Г. Яблоков, А. Е. Благовещенский. – М., 2022. – 221 c. EDN: https://elibrary.ru/NZFKNK
2. Яблоков А. Е., Благовещенский И. Г. Научно-практические основы создания автоматизированных систем технического мониторинга и диагностики оборудования зерноперерабатывающих предприятий на базе нейросетевых методов анализа данных / А. Е. Яблоков, И. Г. Благовещенский. - М.: МГУПП, 2022. 221 c. EDN: https://elibrary.ru/NZFKNK
3. Яблоков А. Е., Жила Т. М. Применение СНС в вибродиагностике по спектрограммам и вейвлет-скалограммам сигнала // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. (12). C. 452–456. DOI: https://doi.org/10.24412/2071-6168-2021-12-452-457; EDN: https://elibrary.ru/AYELJE
4. Яблоков А. Е., Жила Т. М., Генералов С. А. Классификация технического состояния оборудования по спектрограммам вибрации с применением СНС. – Петрозаводск: МЦНП «Новая наука», 2021. C. 9–17. EDN: https://elibrary.ru/JAMRLN
