Онлайн поддержка
Все операторы заняты. Пожалуйста, оставьте свои контакты и ваш вопрос, мы с вами свяжемся!
ВАШЕ ИМЯ
ВАШ EMAIL
СООБЩЕНИЕ
* Пожалуйста, указывайте в сообщении номер вашего заказа (если есть)

Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / ДИССЕРТАЦИЯ, ЭЛЕКТРОНИКА, ЭЛЕКТРОТЕХНИКА, РАДИОТЕХНИКА

Интеллектуальная система диагностики погружного электрооборудования на основе вейвлет-преобразования с использованием правил вывода по прецедентам

simakinnikita95 5000 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 127 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 07.05.2020
Добрый день! Уважаемые студенты, Вашему вниманию представляется дипломная работа на тему: «Интеллектуальная система диагностики погружного электрооборудования на основе вейвлет-преобразования с использованием правил вывода по прецедентам» Актуальность темы исследования. На современном этапе развития нефтедобывающей отрасли лидирующие позиции по объему добытой нефти занимают скважины, оборудованные установками электроцентробежных насосов (УЭЦН). На их долю приходится от 50 до 60% извлекаемого сырья. При этом практика эксплуатации погружного электрооборудования показывает, что повышение срока службы, надежности и межремонтного периода за счет своевременной диагностики, оценки и прогнозирования технического состояния УЭЦН дает значительно больший экономический эффект, чем улучшение других технико-экономических показателей. Кроме того, устранение предпосылок к внезапным отказам оборудования непосредственно в скважине позволяет избежать дополнительных затрат на аварийное извлечение, а также сократить материальные и временные издержки из-за остановки работы рентабельной скважины. Все это предопределяет повышенный интерес к системам и методам диагностики, позволяющим оценить техническое состояние погружного электрооборудования на всех этапах его жизненного цикла.
Введение

Степень разработанности темы. Анализу вибрационных процессов в электрооборудовании посвящены работы [6, 12, 17, 18, 19, 47, 86, 100, 127]. В этих работах предложены математические модели вибрационных процессов в электрооборудовании, рассматриваются диагностические признаки различных дефектов на основе спектрального анализа измеренной вибрации. При этом можно утверждать, что большинство работ по диагностике электрооборудования посвящены спектральному анализу вибрации и в гораздо меньшей степени освещают вопросы применения вейвлет-преобразования для анализа сигналов вибрации при формировании диагностических признаков оборудования. В области вейвлет-анализа известны работы [11, 16, 25, 39, 53, 58, 75, 85, 98, 91, 103, 107, 108, 110, 112, 114, 132, 140, 144, 147], которые освещают основные преимущества и недостатки вейвлет-преобразования, показывают возможность применения данного типа преобразования в различных предметных областях. Вместе с тем, указанные работы в меньшей степени затрагивают вопросы исследования вибрационных процессов для формирования диагностических признаков различного рода оборудования. Известные работы в области применения правил вывода по прецедентам авторов: [1, 2, 4, 33, 35, 32, 34, 65, 66, 68, 67, 90] - освещают процессы синтеза указанных правил, особенности построения классов прецедентов и ядер эквивалентности в различных областях, а также довольно широкий круг вопросов их практического применения для решения конкретных задач. Однако специфика вопросов разработки интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений на основе правил вывода по прецедентам применительно к задаче диагностики погружного электрооборудования на основе вейвлет-анализа требует специального исследования. Целью работы является повышение эффективности системы диагностики погружного электрооборудования за счет интеллектуальной обработки сигналов вибрации с использованием аппарата непрерывного вейвлет-преобразования и правил вывода по прецедентам. Задачи исследования. Для достижения указанной цели были сформулированы и решены следующие задачи:
Содержание

ОГЛАВЛЕНИЕ Введение 4 Глава 1. Анализ современного состояния задачи диагностики погружного электрооборудования 111 1.1. Общая характеристика задачи диагностики погружного электрооборудования 111 1.2. Современный подход к диагностике технического состояния погружного электрооборудования с использованием вейвлет-преобразования 18 1.3. Системы поддержки принятия решений в задаче диагностики погружного электрооборудования 27 1.4. Результаты и выводы по первой главе. Постановка задачи исследования 34 Глава 2. Алгоритм поддержки принятия решений для системы диагностики погружного электрооборудования на основе правил вывода по прецедентам с использованием аппарата непрерывного вейвлет-преобразования 36 2.1. Метод вибродиагностики погружного электрооборудования с использованием аппарата непрерывного вейвлет-преобразования 36 2.2. Интеллектуальный алгоритм поддержки принятия решений в задаче выявления тренда параметров погружного электрооборудования 43 2.3. Методика количественной оценки степени развития дефектов погружного электрооборудования на основе результатов вейвлет-преобразования 49 2.4. Результаты и выводы по второй главе 60 Глава 3. Система диагностики погружного электрооборудования, основанная на использовании SADT-методологии 62 3.1. Принципы построения систем диагностики погружного электрооборудования с использованием методологии системного моделирования 62 3.2. Функциональная модель процесса диагностики погружного электрооборудования на основе IDEF0-технологии 64 3.3. Метод синтеза перспективных структур системы диагностики погружного электрооборудования на основе распределенных средств измерения ..78 3.4. Измерительно-вычислительный комплекс системы диагностики погружного электрооборудования 86 3.5. Результаты и выводы по третьей главе 991 Глава 4. Оценка эффективности программно-аппаратного комплекса интеллектуальной системы диагностики погружного электрооборудования 92 4.1. Реализация системы диагностики погружного электрооборудования на основе распределенных средств измерения 92 4.2. Программный комплекс поддержки принятия решений диагностики погружного электрооборудования 95 4.3. Результаты и выводы по четвертой главе 105 Заключение 10606 Список литературы 109 Приложение А (Обязательное) Скейлограммы расцентровки с различным числом локальных максимумов 125 Приложение Б (Обязательное) Декомпозиции блоков функциональной модели 127
Список литературы

Список литературы 1. Aamodt A., Plaza E. Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches// Artificial Intelligence Communications. IOS Press. – 1994. – Vol.7, №1. – P.39-59. 2. Alexander Eremeev, Ivan Kurilenko, Pavel Varshavskiy. Application of Temporal Reasoning and Case-based Reasoning in Intelligent Decision Support Systems // International Book Series «Information science & computing», Number 10, Supplement to IJ «Information technologies & knowledge» Volume 3/2009 – 2009. – pp. 9–16. 3. Gorban A. N., Kegl B., Wunsch D., Zinovyev A. Y. (Eds.), Principal Manifolds for Data Visualisation and Dimension Reduction, Series: Lecture Notes in Computational Science and Engineering 58, Springer, Berlin – Heidelberg — New York, 2007, XXIV, 340 p. 4. Watson I. D., Marir F. Case-based reasoning: A review. The Knowledge Engineering Review, Vol. 9, No. 4, 1994. – Рp. 355-381. 5. Абдулин, Ф. С. Добыча нефти и газа: учебное пособие / Ф. С. Абдулин. – М.: Недра, 1983. — 256 с. 6. Алексеев, С. П. Борьба с шумом и вибрацией в машиностроении / С. П. Алексеев, А. М. Казаков, Н. Н. Колотилов. – М.: Машиностроение, 1970. – 207 с. 7. Алиев, Т. М. Измерительная техника: учебное пособие для технических вузов / Т. М. Алиев, А. А. Тер-Хачатуров. — Москва: Высшая школа, 1991. — 384 с. 8. Андрейчиков А. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. — М.: Финансы и статистика, 2007. — 250 с. 9. Антонов, А. В. Системный анализ: учебник для вузов / А.В. Антонов. — М.: Высшая школа, 2004. – 454 с. 10. Арский, Ю. М. Принципы конструирования интеллектуальных систем / Ю. М. Арский, В. К. Финн // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2008. — № 4. — С.4-38. 11. Астафьева, Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. – 1998. – Т. 166. – № 11. – С. 1145–1170. 12. Астахов, Н. В. Математическое моделирование вибраций асинхронных машин / Н. В. Астахов, В. С. Малышев, Н. Я. Овчаренко; Под ред. В. А. Игнатова; АН Молдавск. ССР. – Кишинев: Штиинца, 1987. – 145 с. 13. Астахова, И. С. Системы искусственного интеллекта. Практический курс: учеб. пособие / И.С. Астахова, А.С. Потапов, В.А. Чулюков. - М.: Бином, Лаборатория знаний, 2008. — 276 с. 14. Афоничкин, А. И. Управленческие решения в экономических системах: Учебник для вузов / А. И. Афоничкин, Д. Г. Михайленко. — СПб.: Питер, 2009. — 480 с. 15. Бабак, О. В. Об одном подходе к решению некоторых статистических задач обучения распознаванию образов при неполных наблюдениях / О. В. Бабак, А. Э. Татаринов // Управляющие системы и машины.— 2008.— № 4.— С. 37-42 16. Бабичева, И. Ф. Теоретические разработки по использованию вейвлет-анализа и нейросетевых технологий в системе диагностики и прогнозирования остаточного ресурса промышленного оборудования / И.Ф. Бабичева, А.В. Шарко // Техническая диагностика и неразрушающий контроль.— 2005.— № 2.— С. 17-21. 17. Барков, А. В. Вибрационная диагностика машин и оборудования. Анализ вибрации: учеб. пособие / А. В. Барков, Н. А. Баркова. — СПб.: Изд. Центр СПбГМТУ, 2004. — 152 с. 18. Барков, А. В. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации: учеб. пособие / А. В. Барков, Н. А. Баркова, А. Ю. Азовцев. — СПб.: Изд. Центр СПбГМТУ, 2000. — 159 с. 19. Баркова, Н. А. Вибрационная диагностика машин и оборудования. Расчет основных частот вибрации узлов машин, параметров измерительной аппаратуры и практическая экспертиза: учеб. пособие / Н. А. Баркова, А. А. Борисов. — СПб.: Изд. Центр СПбГМТУ, 2010. — 67 с. 20. Башмаков, А. И. Интеллектуальные информационные технологии: Учебное пособие / А. И. Башмаков, И. А. Башмаков. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. — 304 с. 21. Березин, О. К. Источники электропитания радиоэлектронной аппаратуры: Справочник / О. К.Березин, В. Г. Костиков, В. А. Шахнов. – М.: Три Л, 2000. – 400с. 22. Биргер, И. А. Техническая диагностика / И. А. Биргер. – М.: Машиностроение, 1978. – 239 с. 23. Блаттер, К. Вейвлет-анализ. Основы теории / К. Блаттер. М.: Техносфера, 2006. – 272 с. 24. Большаков, А. А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: Учебное пособие для вузов / А. А. Большаков, Р. Н. Каримов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2007. – 522 с. 25. Борисенко, Н. А. Автоматизированный анализ экспериментальных данных с применением вейвлет-преобразования / Н.А. Борисенко, А.Д. Фертман // Приборы и техника эксперимента.— 2003.— № 2.— С. 28-34. 26. Бочарников, В. Ф. Результаты экспериментальных исследований вибрации погружных центробежных электронасосов типа ЭЦНМ с частотно-регулируемым приводом / В. Ф. Бочарников, В. А. Ведерников // Нефтепромысловое оборудование. — 2007. — № 12. — С. 92-93. 27. Бурнаев, Е. В. Применение вейвлет преобразования для анализа сигналов: Учебно-методическое пособие / Е. В. Бурнаев. – М.: МФТИ, 2007. – 138 с. 28. Вагин, В. Н. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени / В. Н. Вагин, А. П. Еремеев // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2001. – № 6. – С.114-123. 29. Вагин, В. Н., Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / В. Н. Вагин, Е. Ю. Головина, А. А. Загорянская, М. В.Фомина; Под редакцией В. Н. Вагина, Д. А. Поспелова. – 2-е издание. – М.: Физматлит, 2008. – 704 с. 30. Валеева, Р. Г. Методы искусственного интеллекта: учебное пособие / Р. Г. Валеева, С. В. Сильнова ; ГОУ ВПО УГАТУ.— Уфа: УГАТУ, 2009.— 125 с. 31. Вапник, В. Н. Теория распознавания образов: Статистические проблемы обучения / В. Н. Вапник, А. Я. Червоненкис.— М.: Наука, 1974 . 32. Варшавский, П. Р. Методы правдоподобных рассуждений на основе аналогий и прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений / П. Р.Варшавский, А. П. Еремеев // Новости искусственного интеллекта. – 2006. – № 3. – С. 39-62. 33. Варшавский, П. Р. Механизмы правдоподобных рассуждений на основе прецедентов (накопленного опыта) для систем экспертной диагностики// Труды 11-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (Дубна, 28 сентября – 3 октября 2008 г.). – М: URSS, 2008. – Т.2. – С.106-113. 34. Варшавский, П. Р. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений / П. Р. Варшавский, А. П. Еремеев // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2009. – № 2. – С. 45-57. 35. Варшавский, П. Р. Поиск решения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений / П.Р. Варшавский, А.П. Еремеев // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2005. – № 1. – С. 97–109. 36. Вендров, А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем / А. М. Вендров. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 176с. 37. Витязев, В. В. Вейвлет-анализ временных рядов: Учеб. пособие / В. В. Витязев. – СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2001. – 58 с. 38. Волович, А. Интегральные акселерометры / А. Волович, Г. Волович // Компоненты и технологии. – 2002. – № 1. – С. 4-11. 39. Волошко, А. В. Метод формирования признаков классификации графиков электрических нагрузок на основе вейвлет – преобразования / А. В. Волошко. – Промелектро. – 2009. – № 1. – С. 39 – 43. 40. Вольдек, А. И. Электрические машины: учебник для электротехнических специальностей вузов / А. И. Вольдек.— 3-е изд., перераб. — Ленинград: Энергия, 1978.— 832 с. 41. Воскобойников Ю. Е. Фильтрации сигналов и изображений: фурье и вейвлет алгоритмы (с примерами в Mathcad): монография / Ю. Е. Воскобойников, А. В. Гочаков, А. Б. Колкер; Новосиб. гос. архитектур.-строит. ун-т (Сибстрин). – Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин), 2010. – 188 с. 42. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем : учебник / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский.— Санкт-Петербург: ПИТЕР, 2000.— 384 с. 43. Гаскаров, Д. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник для вузов / Д. В. Гаскаров.— М.: Высшая школа, 2003 .— 431 с. 44. Геловани, В. А. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В. А. Геловани, А. А. Башлыков, В. Б. Бритков, Е. Д. Вязилов.– М.: Эдиториал УРСС, 2001. — 304 с. 45. Гимаров, В. А. Задачи распознавания нестационарных образов / В. А. Гимаров, М. И. Дли, В. В. Круглов // Известия РАН. Теория и системы управления.— 2004 .— N 3 .— С. 92-96 . 46. Гольдберг, О. Д. Проектирование электрических машин: [учебник для студентов вузов, обучающихся по электромеханическим и электротехническим специальностям] / О. Д. Гольдберг, И. С. Свириденко; под ред. О. Д. Гольдберга. – Изд. 3-е, перераб.– М.: Высшая школа, 2006. – 432 с. 47. Гольдин, А. С. Вибрация роторных машин / Гольдин А. С. – М.: Машиностроение, 1999. – 344 с. 48. Горелик, А.Л. Методы распознавания: Учеб. пособие для студентов, обучающихся по спец. «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин.— 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш.шк., 1989.— 232с. 49. ГОСТ 11828-86 Машины электрические вращающиеся. Общие методы испытания. — М.: ИПК Издательство стандартов, 2003. – 31 с. 50. Гук, М. Аппаратные средства IBM PC : энциклопедия / М. Гук .— 2-е изд.— СПб.: ПИТЕР, 2004.— 923 с. 51. Гусев, В. Г. Электроника и микропроцессорная техника: [учебник для студентов высших учебных заведений] / В. Г. Гусев, Ю. М. Гусев. – 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 2005. – 791 с. 52. Данилюк, С. Г. Применение технологии искусственного интеллекта в системах диагностирования сложных технических объектов / С. Г. Данилюк [и др.] // Контроль. Диагностика.— 2004.— № 12.— С. 46-49. 53. Дворников, C. В. Метод распознавания на основе вейвлет – пакетов/ C. В. Дворников, А. М. Сауков. – Научное приборостроение.– 2004. – Т. 14, №1. – С. 57 – 65. 54. Девятков, В. В. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие для студентов вузов / В. В. Девятков. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. - 254 с. 55. Джарратано, Д. Экспертные системы: принципы разработки и программирование / Д. Джарратано, Г. Райли; пер. с англ. и ред. К. А. Птицына.— 4-е изд.— М.: Вильямс, 2007.— 1147 с. 56. Джексон, П. Введение в экспертные системы: Учеб. пособие / П. Джексон. — М.: Вильямс, 2001. 624 с. 57. Добеши, И. Десять лекций по вейвлетам / И. Добеши. — М.: РХД, 2001. – 464 с. 58. Дремин, И. Л. Вейвлеты и их использование / И. Л. Дремин, О. В. Иванов, В. А. Нечитайло // Успехи физических наук. – 2001. – Т. 171, № 5. – C. 465-501. 59. Дьяконов, В. А. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник / В. А. Дьяконов, И. В. Абраменкова. – СПб.: Питер, 2002. – 608 с. 60. Дьяконов, В. П. Вейвлеты. От теории к практике / В. П. Дьяконов. – М.: Солон-Р, 2002. – 448 с. 61. Дюк, В. А. Формирование знаний в системах искусственного интеллекта: геометрический подход / В. А. Дюк // Вестник Академии Технического Творчества. СПб. – 1996. – № 2. – с.46-67. 62. Евстифеев, А. В. Микроконтроллеры AVR семейств Mega фирмы ATMEL / А. В. Евстифеев. – 2-е изд. – М.: Додэка - XXI, 2007. – 592 с. 63. Епифанцев, Ю. А. Мониторинг и диагностика механических объектов: Учеб. пособие / Ю. А. Епифанцев, С. В. Полищук; СибГИУ.- Новокузнецк, 2009. – 61 с. 64. Еремеев, А. П. Методы структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени / А. П. Еремеев, П. Р. Варшавский // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Труды III-го Международного научно-практического семинара (Коломна, 15-17 мая 2005 г.). – М.: Физматлит, 2005. – С.81-87. 65. Еремеев, А. П. Применение темпоральных моделей в интеллектуальных системах / А. П. Еремеев, И. Е. Куриленко // Интеллектуальные системы. Коллективная монография. Выпуск четвертый.; под. ред. В. М. Курейчика. – М.: Физматлит, 2010.С. – 222-252. 66. Еремеев, А. П. Разработка темпорального расширения методов рассуждений на основе прецедентов/ А. П. Еремеев, И. Е. Куриленко, А. Е. Смирнова // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям (IS&IT'11). Научное издание в 4-х томах. - Т.1. – М.: Физматлит, 2011. - С.50-59. 67. Еремеев, А. П. Реализация механизма временных рассуждений в современных интеллектуальных системах / А. П. Еремеев, И. Е. Куриленко // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2007–№ 2. – С. 120–136. 68. Ефанов, В. Н. Вибрационная диагностика погружного электрооборудования с применением аппарата непрерывного вейвлет-преобразования / В. Н. Ефанов, А. Н. Китабов // Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика.— 2013 .— № 6.— С. 56-62. 69. Жернаков, С. В. Контроль и диагностика технического состояния авиационных двигателей на основе интеллектуального анализа данных: диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук: 05.13.01 / Жернаков Сергей Владимирович. – Уфа, 2005. – 373 с. 70. Жизняков, А. Л. Применение пакетного вейвлет-преобразования для анализа многомерных сигналов / А.Л. Жизняков, В.Е. Гай // Радиосистемы.— 2007.— № 6.— С. 48-51. 71. Загоруйко, Н. Г. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей / Н.Г. Загоруйко, В. Н. Елкина, Г. С. Лбов; отв. ред. В. А. Скоробогатов.— Новосибирск: Наука, 1985.— 110 с. 72. Загоруйко, Н. Г. Методы распознавания и их применение / Н.Г. Загоруйко.— М. : Сов.радио, 1972.— 206 с. 73. Загоруйко, Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н. Г. Загоруйко. — Новосибирск: Изд-во ИМ СО РАН, 1999. — 270 с. 74. Загоруйко, Н. Г. Эмпирическое предсказание / Н. Г. Загоруйко. — Новосибирск: Наука, 1979.— 120 с. 75. ЗАО Мехта [Электронный ресурс]. [2009] Режим доступа: http://www.mehta.ru/ (дата обращения: 24.11.2010) 76. ЗАО Электон [Электронный ресурс]. [2009] Режим доступа: http://www.elekton.ru/ (дата обращения: 12.09.2010). 77. Иванов, Е. Интегральные датчики температуры National Semiconductor / Е. Иванов // Новости электроники. – 2007. – № 10. – С. 16-19. 78. Ивановский, В. Н. Скважинные насосные установки для добычи нефти / В. Н. Ивановский, В. И.Дарищев, А. А. Сабиров и др. – М.: ГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2002. – 824 с. 79. Исаакович, М. М. Устранение вибраций электрических машин / М. М. Исакович.— Л.: Энергия, 1969. – 215с. 80. Использование вейвлет-анализа для обработки экспериментальных вибродиагностических данных: метод. материал к спецкурсу «Современные проблемы механики»/ авт.-сост.: В. В. Корепанов, М. А. Кулеш, И. Н. Шардаков. –Пермь: Перм. ун-т, 2007. – 64 с. 81. Ишмурзин, А. А. Анализ влияния геологических факторов на аварийность УЭЦН [Электронный ресурс] / А. А. Ишмурзин // Электронный научный журнал "Нефтегазовое дело".– 2006. – №2. Режим доступа: http://www.ogbus.ru/authors/Ishmurzin/Ishmurzin_5.pdf. 82. Карпов, Л. Е., Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам / Л. Е. Карпов, В. Н. Юдин. – М.: ИСП РАН, препринт №18, 2006. – 42 с. 83. Козлов, П. В. Вейвлет – преобразование и анализ временных рядов / П. В. Козлов, Б. Б. Чен. // Вестник КРСУ. – 2002. – № 2. – С. 48 – 56. 84. Компания ПРОСОФТ [Электронный ресурс]. [2010] Режим доступа: http://www.prosoft.ru/ (дата обращения: 06.12.2010); 85. Короленко, П. В. Новационные методы анализа стахостических процессов и структур в оптике. Фрактальные и мультифрактальные методы, вейвлет-преобразования: Учебное пособие / П. В. Короленко, М. С. Маганова, А. В. Меснянкин. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына, 2004. – 82 с. 86. Кудрявцев, А. В. Высокоскоростная скважинная телеметрия / А. В. Кудрявцев, И. Р. Енгалычев, А. Н. Китабов, А. Р. Кашапов // Перспективы развития информационных технологий: сборник материалов III Международной научно-практической конференции: в 2-х частях. Часть 2 / Под общ. ред. С.С. Чернова. - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2011. - 271 с. - С. 20-24. 87. Кудрявцев, А. В. Система погружной телеметрии для модернизации УЭЦН / А. В. Кудрявцев, И. Р. Енгалычев, А. Н. Китабов // Казанская наука. – 2010. – № 10. С. 50-51 88. Кузеев, И. Р. Определение технического состояния насосных агрегатов с применением вейвлет-анализа вибросигналов / И. Р. Кузеев, М. М. Закирничная, Д. В. Корнишин, М. В. Пономарев // Контроль. Диагностика.— 2004.— № 6.— С. 43-48. 89. Куликов, Г. Г. Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Системное моделирование предметной области: Учебное пособие / Г. Г. Куликов, А. Н. Набатов, А. В. Речкалов; УГАТУ. – Уфа: УГАТУ, 1998. – 104 c. 90. Кучер, В. Я. Вибрация и шум электрических машин: Письменные лекции / В. Я. Кучер. – СПб.: СЗТУ, 2004. – 55 с. 91. Лапыгин, Ю. Н. Управленческие решения: Учебное пособие / Ю. Н. Лапыгин, Д. Ю. Лапыгин. – М.: Эксмо, 2009. – 448 с. 92. Левин, В. И. Автоматно-логический подход к распознаванию образов / В. И. Левин // Программные продукты и системы. – 2002 . – № 4. – С.22-25. 93. Любушин, А. А. Анализ данных систем геофизического и экологического мониторинга/ А. А. Любушин. – М.: Наука, 2007. – 228 с. 94. Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Джордж Ф. Люггер. – 4-е издание.: пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2008. – 864 с. 95. Маклаков, С. В. BPwin и ERwin. CASE- средства разработки информационных систем / С. В. Маклаков. – 2-изд., испр. и доп. – М.: ДИАЛОГ – МИФИ, 2001. – 304 с. 96. Мала, С. Вэйвлеты в обработке сигналов/ С.Мала; пер. с англ. – М.: Мир, 2005. – 671 с. 97. Малыхина, Г. Ф. Совместное использование нейронной сети и вейвлет-преобразования при анализе нестационарного сигнала / Г.Ф. Малыхина, А.В. Меркушева // Информационные технологии.— 2008.— № 7.— С. 51-56. 98. Мандрикова, О. В. Моделирование сигналов со сложной структурой на основе конструкции вейвлет-преобразования / О.В. Мандрикова, В. В. Богданов, Ю. А. Полозов // Информационные технологии. — 2007.— № 2.— С.12-19. 99. Мартынов, Н. Н. Matlab 7. Элементарное введение: учебник / Н. Н. Мартынов – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2005. – 416 с. 100. Махов, В. Е. Использование вейвлет-анализа для диагностики системы технического зрения / В. . Махов, А. . Потапов // Контроль. Диагностика — 2011. — № 9. — С. 11-18. 101. Мерков, А. Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения / А. Б. Мерков; Российская академия наук, Институт системного анализа.— М.: Едиториал УРСС, 2011 .— 254 с. 102. Нейронные сети в задаче диагностики насосного оборудования / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. — 2007. — № 10. — С. 66–69. 103. Николайчук, О. Современные микросхемы драйверов RS-485 фирмы Maxim / О. Николайчук // Схемотехника. – 2002. – № 10. – С. 7-16. 104. Новиков, Л. В. Аппаратно-ориентированные вейвлеты и их применение в обработке экспериментальных данных / Л.В. Новиков // Приборы и техника эксперимента.— 2005.— № 6.— С. 13-20. 105. Новомет [Электронный ресурс]. [2010] Режим доступа: http://www.novomet.ru/ (дата обращения: 25.09.2010). 106. НПЦ Динамика [Электронный ресурс]. [2010] Режим доступа: http://www.dynamics.ru/ (дата обращения: 25.09.2010). 107. ОАО Алнас [Электронный ресурс]. [2007] Режим доступа: http://www.alnas.ru/ (дата обращения: 25.09.2010). 108. ООО Камтехнопарк [Электронный ресурс]. [2009] Режим доступа: http://www. kamtehnopark.ru/ (дата обращения: 25.11.2010). 109. Орехов, Ю.В. Распознавание образов: Учебное пособие / Ю.В. Орехов.— Уфа: УГАТУ, 1995.— 45 с. 110. Петухов, А. П. Введение в теорию базисов всплесков / А. П. Петухов. – СПб: Изд-во СПбГТУ, 1999. – 132 с. 111. Путькина, Л. В. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие / Л. В. Путькина, Т. Г. Пискунова. – СПб.: СПбГУП, 2008. – 228 с. 112. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 258 с. 113. Ревич, Ю. В. Практическое программирование микроконтроллеров Atmel AVR на языке ассемблера / Ю. В. Ревич. – СПб: БХВ-Петербург, 2008. – 384 с. 114. Рудаков, П. И. Обработка сигналов и изображений. MATLAB 5.x / П. И. Рудаков; Под ред. В. Г. Потемкина.– М.: Диалог-МИФИ, 2000. – 416 с. 115. Сабанчиев, Х. Х. Методы снижения вибрации и шума машин. Конспект лекций по курсу / Х. Х. Сабанчиев, В. М. Тимишев.– Нальчик: Кааб.-Балк. ун-т, 2003. – 88 с. 116. Сафарбаков, А. М. Основы технической диагностики: учебное пособие / А. М. Сафарбаков, А. В. Лукьянов, С.В. Пахомов.– Иркутск: ИрГУПС, 2006. – 216 с. 117. Сикулер, Д. В. Интеллектуальная автоматизированная система распознавания на основе принципов коллективного принятия решений / Д. В. Сикулер, В. В. Фомин // Программные продукты и системы.– 2009 . – № 3. –С. 3-4 118. Слесарев, Д. А. Вейвлет-преобразование для обнаружения и оценки параметров дефектов / Д. А. Слесарев // Контроль. Диагностика. – 2006. – № 1. – С. 25-28. 119. Смирнов, А. А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов / А. А. Смирнов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 271 с. 120. Смоленцев, Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB / Н. К. Смоленцев. – М.: ДМК Пресс, 2005. – 304 с. 121. Солонина, А. И. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в MATLAB: [учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки дипломированных специалистов 210400 "Телекоммуникации"] / А. И. Солонина, С. М. Арбузов.— Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2008.— 806 с. 122. Старосветов, К. Датчики температуры Maxim / К. Старосветов // Новости электроники. – 2006. – № 6. – С. 2-5. 123. Сурмин, Ю. П. Теория систем и системный анализ: Учеб. пособие / Ю. П. Сурмин. – К.: МАУП, 2003. – 368 с. 124. Тагирова, К. Ф. Автоматизация управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин на основе динамических моделей: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук: спец. 05.13.06 / К. Ф. Тагирова; ГОУ ВПО УГАТУ.— Уфа, 2008.— 32 с. 125. Тарасенко, Ф. П. Прикладной системный анализ: [учебное пособие по специальности "Государственное и муниципальное управление] / Ф. П. Тарасенко.— Москва: КноРус, 2010. – 219 с. 126. Тельнов, Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учеб. пособие / Ю. Ф. Тельнов. - М.: Синтег, 2008. 127. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография / П. В. Терелянский. — Волгоград: ВолгГТУ, 2009. — 127 с. 128. Тиц, С. Н. Метод выявления дефектов авиационных конструкций, основанный на анализе линий максимумов и хребтов непрерывного вейвлет-преобразования / С. Н. Тиц, А. Н. Коптев, Ю. В. Киселев // Авиационная промышленность.— 2009.— № 3.— С. 54-60. 129. Трамперт, В. Измерение, управление и регулирование с помощью AVR микроконтроллеров / В. Трамперт; пер. с нем. – К.: «МК-Пресс», 2006. – 208 с. 130. Трофимова, Л. А. Управленческие решения (методы принятия и реализации): учебное пособие / Л.А. Трофимова, В.В. Трофимов. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2011. – 190 с. 131. Тютякин, А. В. О применении вейвлет-преобразования в спектральном анализе информативных сигналов систем неразрушающего контроля и диагностики / А. В. Тютякин // Контроль. Диагностика.— 2012.— № 8.— С. 11-16. 132. Фарков, Ю. А. Ряды фурье и основы вейвлет-анализа. Учебное пособие / Ю. А. Фарков. – М.: Изд-во РГГРУ, 2007. – 111 с. 133. Федоров Н. В. Проектирование информационных систем на основе современных CASE-технологий: учебное пособие / Н. В. Федоров; Московский государственный индустриальный университет (МГИУ). – 2-е изд., стер. – Москва: Изд-во МГИУ, 2008. – 279 с. 134. Фор, А. Восприятие и распознавание образов / А. Фор; пер. с фран. А. В. Серединского .— М. : Машиностроение, 1989 .— 271с. 135. Фрайден, Дж. Современные датчики: справочник / Дж. Фрайден; пер. с англ. Ю. А. Заболотной; под ред. Е. Л. Свинцова. – М.: Техносфера, 2006. – 592 с. 136. Хакимьянов, М. И., Датчик параметров движения штанговых глубиннонасосных установок на основе интегрального акселерометра [Электронный ресурс] / М. И. Хакимьянов, В. Д. Ковшов, А. Ф. Сакаев // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». – 2007. – № 1. – Режим доступа: http://www.ogbus.ru/authors/Hakimyanov/Hakimyanov_2.pdf. 137. Хоровиц, П. Искусство схемотехники / П. Хоровиц, У. Хилл; пер. с англ. Б. Н. Бронина. – 6-е изд., перераб. и доп. – Москва: Мир, 2001. – 704 с. 138. Цибульский, Г. М. Модели обучения автоматизированных обучающих систем / Г. М. Цибульский, Е. И. Герасимова, В. В. Ерошин // Системотехника: Сетевой электронный научный журнал. – 2004. – № 2. – С.153–162. 139. Черемных, С. В. Моделирование и анализ систем. IDEF-технологии: практикум / С. В. Черемных, И. О. Семенов, В. С. Ручкин. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 192 с. 140. Черненький, В. М. Метод непараметрической классификации в распознавании образов / В. М. Черненький, Н. В. Птицын // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение .— 2005.— № 3.— С. 49-58. 141. Черноруцкий, И. Т. Методы принятия решений / И. Т. Черноруцкий. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 416 с. 142. Черняховская Л. Р. Интеллектуальная поддержка принятия решений в оперативном управлении деловыми процессами предприятия / Л. Р. Черняховская, Н. И. Федорова, Р.И. Низамутдинова // Вестник УГАТУ. – 2011. – Т.15, № 2 (42). – С. 172-176. 143. Чуи, К. Введение в вейвлеты / К.Чуи. – М.: Мир, 2001. – 412 с. 144. Шевкопляс, Б. В. Микропроцессорные структуры. Инженерные решения: справочник / Б. В. Шевкопляс.— 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Радио и связь, 1990.— 512 с. 145. Шеметов П. В. Управленческие решения: технология, методы и инструменты / Шеметов П. В.– М.: Омега-Л, 2010. – 400 с. – Режим доступа: http://www.biblioclub.ru/index.php?page=book&id=54708. 146. Ширман, А. Р. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования / А. Р. Ширман, Б. С. Соловьев. – М.: Библиогр., 1996. – 276 с. 147. Широков, С. В. Диагностика технического состояния роторных систем с подшипниками жидкостного трения на основе вейвлет-анализа вибрационных сигналов / С. В. Широков, О. В. Соломин, Л. А. Савин // Известия вузов. Машиностроение.— 2006 .— № 10.— С. 16-22. 148. Штарк, Г.- Г. Применение вейвлетов для ЦОС: [учебник] / Г.- Г. Штарк; под ред. А. Г. Кюркчана; пер. с англ. Н. И. Смирновой.— М.: Техносфера, 2007.— 192 с. 149. Шуршев, В. Ф. Модель системы поддержки принятия решений на основе рассуждений по прецедентам / Шуршев В. Ф., Г. А. Кочкин Г. А., Кочкина В. Р. // Вестник АГТУ сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. –2013. – № 2. – С. 175–183. 150. Юдин, М. Н., Введение в вейвлет-анализ: Учеб.-практическое пособие / М. Н. Юдин, Ю. А. Фарков, Д. М.Филатов. – М.: Моск. геологоразв. акад., 2001. — 72 с. 151. Язьков А. В. Исследование влияния изменения технологических параметров на охлаждение погружного электродвигателя / А. В. Язьков // Нефтепромысловое оборудование. — 2007. — № 11. — С. 125-127.
Отрывок из работы

1. В магистерской работе поставлена и решена задача синтеза интеллектуальной системы диагностики погружного электрооборудования на основе правил вывода по прецедентам. 2. Рассмотрена структура схемы управления ТС погружного электрооборудования, сделан вывод о недостаточном объеме информации и необходимости создания единого информационного пространства данных диагностики. 3. Проведен анализ существующих современных систем диагностики погружного электрооборудования и определены их основные недостатки, а также сделан вывод о необходимости введения новой концепции диагностики погружного электрооборудования. В качестве оптимальной стратегии была определена стратегия технического обслуживания по фактическому состоянию.. 4. Проведен анализ, применяемых в настоящее время методов первичной обработки данных вибрации погружного электрооборудования. Сделан вывод о недостаточной информативности диагностики по результатам спектрального анализа и СКЗ вибрации. Обоснована целесообразность применения аппарата непрерывного вейвлет-преобразования в качестве основы при проведении операций диагностики погружного электрооборудования за счет возможности организации одновременной локализации сигнала и по частоте и по времени, что позволяет более достоверно идентифицировать дефект. 5. Разработан метод вибродиагностики погружного электрооборудования на основе непрерывного вейвлет-преобразования, который позволяет по виду скейлограмм, расположению точек локальных максимумов и значениям вейвлет-преобразования идентифицировать вид дефекта, а также определить степень его развития. 6. Разработан интеллектуальный алгоритм поддержки принятия решений в задачах диагностики погружного электрооборудования, основанный на правилах вывода по прецедентам. 7. Разработана методика количественной оценки степени развития дефектов погружного электрооборудования с использованием полученных аналитических зависимостей между показателями вейвлет-преобразования и СКЗ виброскорости.. 8. На основе разработанного подхода к формализации процессов диагностики ТС погружного электрооборудования на основе IDEF-технологий был разработан комплекс функциональных моделей процесса диагностики его ТС на основе IDEF0-технологии, что дало возможность выделить основные задачи диагностики, определить необходимые механизмы, входные и выходные данные процесса диагностики. 9. Произведен анализ возможных структурных реализаций системы диагностики, определены недостатки стандартной схемы системы диагностики. Предложена новая концепция построения системы диагностики погружного электрооборудования на основе распределенных средств измерения. Данная концепция дает возможность контролировать параметры по всей длине оборудования. Предложены основные структурные схемы системы диагностики для реализации данной концепции. Приведены требования к каналу связи, аппаратной части системы диагностики и к первичным преобразователям ИМ.
Условия покупки ?
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Диссертация, Электроника, электротехника, радиотехника, 101 страница
2000 руб.
Диссертация, Электроника, электротехника, радиотехника, 147 страниц
4410 руб.
Диссертация, Электроника, электротехника, радиотехника, 65 страниц
1950 руб.
Диссертация, Электроника, электротехника, радиотехника, 141 страница
4230 руб.
Служба поддержки сервиса
+7 (499) 346-70-XX
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg