2021
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/52264
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Публікація Використання методів машинного навчання для бінарної класифікації робочого стану підшипників за сигналами їх віброприскорення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Бабуджан, Руслан Андрійович; Ісаєнков, Костянтин Олександрович; Красій, Данило Максимович; Водка, Олексій Олександрович; Задорожний, Іван В'ячеславович; Ющук, Михайло ВікторовичВ роботі досліджується зв’язок між віброприскоренням підшипників з їх робочим станом. Для визначення цих залежностей було побудовано випробувальний стенд та проведено 112 експериментів з різними підшипниками: 100 підшипників, у яких під час експлуатації розвинувся внутрішній дефект та 12 підшипників без дефекту. З отриманих записів було сформовано набір даних, який використовувався для побудови класифікатору та знаходиться у вільному доступі. Був запропонований метод для класифікації нових та використаних підшипників, що полягає у пошуку залежностей та закономірностей сигналу за допомогою описових функцій: статистичних, ентропій, фрактальних розмірностей та інших. Окрім обробки самого сигналу, також використовувалося частотне представлення сигналу роботи підшипників для доповнення простору ознак. У роботі було перевірено можливість узагальнення класифікації для її застосування на тих сигналах, які не були отримані під час лабораторних експериментів. Сторонній набір даних було знайдено у вільному доступі. Цей набір даних був використаний для того, щоб визначити, наскільки точним буде класифікатор, який навчався та тестувався на істотно різних сигналах. Навчання та валідація проводилась методом бутсрапування для викорінення ефекту випадковості з огляду на малий об’єм наявних даних для навчання. Для оцінки якості класифікаторів було використано F1-міру, як основну метрику, через незбалансованість наборів даних. В якості моделей класифікатору були обрані наступні алгоритми машинного навчання з вчителем: логістична регресія, метод опорних векторів, випадковий ліс та метод найближчих сусідів. Результати представлені в вигляді графіків густини розподілу та діаграм.Документ Розробка вимірювальної системи та програмного продукту для збору та аналізу параметрів якості електроенергії(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Ніконов, Микола Сергійович; Борзенков, Ігор Іванович; Лебединський, Ігор ЛеонідовичВ реальних умовах експлуатації електричних мереж виникають режими, що характеризуються відхиленням своїх параметрів від номінальних значень. Особливо важливими з точки зору експлуатації електричного обладнання є відхилення амплітуди та частоти напруги мережі живлення. Допустимі та граничні значення відхилення цих параметрів нормуються у відповідності з державними стандартами. Для розрахунку основних параметрів якості електроенергії недостатньо знати тільки методи їх розрахунку. Для визначення напруги та частоти основної гармоніки потрібні додаткові алгоритми. Таким алгоритмом є дискретне перетворення Фур’є. Даний алгоритм створений для проведення аналізу сигналів. Але цей алгоритм не знайшов широкого застосування при розрахунках коефіцієнтів Фур’є у сучасних програмних комплексах. Причиною є значна витрата часу та ресурсів комп’ютера на визначення коефіцієнтів Фур’є, що зменшує привабливість такого підходу. У зв’язку з цим, доцільно використовувати алгоритм швидкого перетворення Фур’є. Цей алгоритм використовує властивості періодичності тригонометричної функції, що дозволяє скоротити кількість операцій множення. Результати використання алгоритму швидкого перетворення Фур’є є аналогічними дискретному, але кількість операцій необхідна для обчислення в рази менша. Разом з тим алгоритми швидкого та дискретного перетворення Фур’є можуть давати досить значну похибку у визначенні оцінки частоти. Дане відхилення пов’язане з кратністю часу між вимірами сигналу та його періоду. У випадку коли період аналогового сигналу не кратний відстані між вимірами дискретизованого сигналу, для зменшення похибки у визначенні частоти основного сигналу необхідно використовувати додатковий метод Квіна. У зв’язку з цим розробка алгоритмів та програмного комплексу для автоматизованих вимірювальних систем показників якості електричної енергії з використанням цифрових приладів збору та обробки даних у реальному часі є актуальною задачею.