Automated Fault Diagnostics in the Scanners of the Optical-Location Stations
https://doi.org/10.17587/mau.18.180-185
Abstract
About the Authors
A. A. BoshlyakovRussian Federation
V. V. Kovalev
Russian Federation
V. I. Rubtsov
Russian Federation
References
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.
Review
For citations:
Boshlyakov A.A., Kovalev V.V., Rubtsov V.I. Automated Fault Diagnostics in the Scanners of the Optical-Location Stations. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18(3):180-185. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.18.180-185