Автоматизация диагностики дефектов сканеров оптико-локационных станций. Часть 1

Предлагается метод автоматизированной диагностики дефектов в сканирующих системах на базе синхронных электродвигателей, использующийся для диагностики дефектов сканеров оптико-локационных станций. Разработаны компьютерные модели сканера и приведены дефекты, наиболее часто встречающиеся при серийном производстве изделий данного типа.

мехатроника, управление электроприводом, диагностика, следящие системы, автоматизация, сканер ОЛС, дефекты, mechatronics, servo, servo-drive control, fault diagnostics, FLIR systems, automatization

1. Коробейников А. Б., Сарваров А. С. Анализ существующих методов диагностирования электродвигателей и перспективы их развития // ЭСиК. 2015. № 1 (26). С. 4-9.

2. Лукьянов С. И., Кондратьев А. С. и др. Разработка и внедрение интеллектуальных систем диагностирования технического состояния электрического оборудования // Вестник государственного техического университета им. Г. И. Носова. 2014. № 1 (45). С. 129-134.

3. Барков А. В., Баркова Н. А. Интеллектуальные системы мониторинга и диагностики машин по вибрации // Тр. Петербургского энергетического института повышения квалификации Минтопэнерго Российской Федерации и Института вибрации США. 1999. Вып. 9.

4. Александров А. В., Барков А. В., Баркова Н. А., Шафранский A. A. Вибрация и вибродиагностика судового электрооборудования // Судостроение. 1986.

5. Барков А. В., Баркова Н. А., Борисов А. А. Вибрационная диагностика электрических машин в установившихся режимах работы. URL: http://vibrotek.ru

6. Прахов И. В., Баширов М. Г., Самородов А. В. Анализ взаимосвязи параметров высших гармонических составляющих токов и напряжений, генерируемых электродвигателем электропривода, с режимами работы и характерными повреждениями машинных агрегатов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2011. № 1. С. 62-69.

7. Петухов В. С., Соколов В. А. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока // Новости электротехники. 2005. № 1 (31).

8. Самородов А. В., Баширов М. Г., Чурагулов Д. Г. Разработка программно-аппаратного комплекса для оценки технического состояния машинных агрегатов с электроприводом // Электронный журнал "Нефтегазовое дело". 2012. № 6. С. 10-19.

9. Кузеев И. Р., Баширов М. Г. Способ диагностики механизмов и систем с электрическим приводом. Патент № 2431152 от 10.10.2011.

10. Прахов И. В., Баширов М. Г., Самородов А. В. Повышение эффективности использования искусственных нейронных сетей в задачах диагностики насосно-компрессорного оборудования применением теории планирования эксперимента // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. М.: ОБРАКАДЕМНАУКА, 2011. № 2. С. 14-17.

11. Коробейников А. Б., Сарваров А. С. Анализ существующих методов диагностирования электродвигателей и перспективы их развития // ЭСиК. 2015. № 1 (26). С. 4-9.

12. Лукьянов С. И., Кондратьев А. С. и др. Разработка и внедрение интеллектуальных систем диагностирования технического состояния электрического оборудования // Вестник государственного техического университета им. Г. И. Носова. 2014. № 1 (45). С. 129-134.

13. Барков А. В., Баркова Н. А. Интеллектуальные системы мониторинга и диагностики машин по вибрации // Тр. Петербургского энергетического института повышения квалификации Минтопэнерго Российской Федерации и Института вибрации США. 1999. Вып. 9.

14. Александров А. В., Барков А. В., Баркова Н. А., Шафранский A. A. Вибрация и вибродиагностика судового электрооборудования // Судостроение. 1986.

15. Барков А. В., Баркова Н. А., Борисов А. А. Вибрационная диагностика электрических машин в установившихся режимах работы. URL: http://vibrotek.ru

16. Прахов И. В., Баширов М. Г., Самородов А. В. Анализ взаимосвязи параметров высших гармонических составляющих токов и напряжений, генерируемых электродвигателем электропривода, с режимами работы и характерными повреждениями машинных агрегатов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2011. № 1. С. 62-69.

17. Петухов В. С., Соколов В. А. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока // Новости электротехники. 2005. № 1 (31).

18. Самородов А. В., Баширов М. Г., Чурагулов Д. Г. Разработка программно-аппаратного комплекса для оценки технического состояния машинных агрегатов с электроприводом // Электронный журнал "Нефтегазовое дело". 2012. № 6. С. 10-19.

19. Кузеев И. Р., Баширов М. Г. Способ диагностики механизмов и систем с электрическим приводом. Патент № 2431152 от 10.10.2011.

20. Прахов И. В., Баширов М. Г., Самородов А. В. Повышение эффективности использования искусственных нейронных сетей в задачах диагностики насосно-компрессорного оборудования применением теории планирования эксперимента // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. М.: ОБРАКАДЕМНАУКА, 2011. № 2. С. 14-17.

21. Бошляков А. А., Ковалев В. В., Рубцов В. И. Диагностика высокоточных сканирующих мехатронных модулей - 2012 // Известия ЮФУ, Технические науки. Тематический выпуск. С.224.

22. Aengus Murray. Transforming motion: field-oriented control of AC motors // International Rectifier. September 27. 2007.

23. Dong Gan. Sensorless and Efficiency Optimized Induction Machine Control with Associated Converter PWM Modulation Schemes // Tennessee Technological University. Dec. 2007.

24. Casadei D., Serra G. Assessment of direct torque control for induction motor drives // Bulletin of polish academy of sciences. Technical Sciences. 2006. Vol. 54, N. 3.

25. Thomas G. Habelter. Direct Torque Control of induction machines using space vector modulation // IEEE Transactions on industry applications. September/October 1992. Vol. 28, N. 5.

26. Pragasan Pillay, Krishnan R. Modelling of Permanent Magnet Motor Drives // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 1988. Vol. 35, № 4.