Розробка підсистеми самодіагностики інформаційно-вимірювальної системи з використанням ANFIS-контролерів

Автор(и)

  • Ihor Zhukovyts’kyy Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна вул. Лазаряна, 2, м. Дніпро, Україна, 49010, Україна https://orcid.org/0000-0002-3491-5976
  • Ihor Kliushnyk Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна вул. Лазаряна, 2, м. Дніпро, Україна, 49010, Україна https://orcid.org/0000-0001-9939-0755

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.123591

Ключові слова:

гідравлічна передача тепловоза, інформаційно-вимірювальна система, датчики вимірювання параметрів, нейро-фаззі контролер

Анотація

Досліджено можливість розробленої підсистеми самодіагностики інформаційно-вимірювальної системи випробувань гідравлічних передач тепловозів. Запропоновано використання нейро-фаззі контролерів для прогнозування окремих параметрів гидропередачі з подальшим порівнянням прогнозованих даних з даними, отриманими від датчиків вимірювання цих параметрів. Істотна відмінність даних прогнозу і вимірювання говорить про можливу несправність датчиків. Результати дослідження підсистеми на реальних даних випробування показали ефективність

Біографії авторів

Ihor Zhukovyts’kyy, Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна вул. Лазаряна, 2, м. Дніпро, Україна, 49010

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра електронних обчислювальних машин

Ihor Kliushnyk, Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна вул. Лазаряна, 2, м. Дніпро, Україна, 49010

Асистент

Кафедра електронних обчислювальних машин

Посилання

  1. Ovchinnikov, V. M., Halimanchik, V. A., Nevzorov, V. V. (2006). Gidravlicheskie peredachi teplovozov. Gomel', 155.
  2. Zhukovytskyy, I. V., Kliushnyk, I. A., Ochkasov, O. B., Korenyuk, R. O. (2015). Information-measuring test system of diesel locomotive hydraulic transmissions. Science and Transport Progress. Bulletin of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport, 5 (59), 53–65. doi: 10.15802/stp2015/53159
  3. Bodnar, B. Ye., Ochkasov, O. B., Koreniuk, R. O. Kliushnyk, I. A. (2017). Vykorystannia metodu vilnoho vybihu pry vyznachenni mekhanichnykh vtrat v hidravlichnykh peredachakh pry stendovykh vyprobuvanniakh. Problemy i perspektivy razvitiya zheleznodorozhnogo transporta: 77 Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferenciya. Dnipro, 16–17.
  4. Gaj, P., Jasperneite, J., Felser, M. (2013). Computer Communication Within Industrial Distributed Environment – a Survey. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 9 (1), 182–189. doi: 10.1109/tii.2012.2209668
  5. Lee, J., Ardakani, H. D., Yang, S., Bagheri, B. (2015). Industrial Big Data Analytics and Cyber-physical Systems for Future Maintenance & Service Innovation. Procedia CIRP, 38, 3–7. doi: 10.1016/j.procir.2015.08.026
  6. Liu, K., Ma, Q., Gong, W., Miao, X., Liu, Y. (2014). Self-Diagnosis for Detecting System Failures in Large-Scale Wireless Sensor Networks. IEEE Transactions on Wireless Communications, 13 (10), 5535–5545. doi: 10.1109/twc.2014.2336653
  7. Sun, W., Jian, D., Yuan, Y., Yuan, Y. (2016). Fault Simulation of Electro-Hydraulic Servo System for Fault Self-Healing Based on Immune Principle. 2016 9th International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID). doi: 10.1109/iscid.2016.2040
  8. Osipov, A. V., Kruchek, V. A., Kurilkin, D. N. (2012). Rabota gidrotransformatora gidroperedachi promyshlennogo lokomotiva v perekhodnyh processah i neustanovivshihsya rezhimah raboty. Izvestiya Peterburgskogo universiteta putey soobshcheniya, 2 (31), 142–148.
  9. Kondrat'eva, S. D., Semenenko, M. G. (2016). Modelirovanie slozhnyh sistem: sovremennye matematicheskie metody i prakticheskie aspekty. Fundamental'nye issledovaniya, 5, 43–46.
  10. Deyneko, A. A., Deyneko, Zh. V., Turuta, A. P., Bodyanskiy, E. V. (2014). Adaptivniy metod kombinirovannogo obucheniya-samoobucheniya neyro-fazzi system. Systemni tekhnolohiyi, 2, 145–153.
  11. Perova, I. G., Bodyanskiy, E. V. (2015). Neyro-fazzi sistema dlya zadach obrabotki medicinskih dannyh v situaciyah mnozhestva diagnozov. Bionika intellekta, 2, 86–89.
  12. Lei, Y., He, Z., Zi, Y., Hu, Q. (2007). Fault diagnosis of rotating machinery based on multiple ANFIS combination with GAs. Mechanical Systems and Signal Processing, 21 (5), 2280–2294. doi: 10.1016/j.ymssp.2006.11.003
  13. Zhang, J., Li, X., He, Z. (2010). Fault classification technique for power distribution network using adaptive network based fuzzy inference system. Proceedings of the CSEE, 30 (25), 87–93.
  14. Pakhomova, V. M., Dmitriyev, S. Yu. (2013). Rozrobka pidsystemy operatyvnoho prohnozuvannia prostoiv prybuvaiuchykh poizdiv na osnovi ANFIS-systemy. Informatsiyno-keruiuchi systemy na zaliznychnomu transport, 4, 46–55.
  15. Jang, J.-S. R. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23 (3), 665–685. doi: 10.1109/21.256541
  16. Shmatov, G. P., Fomina, E. E. (2015). Matlab v primerah i zadachah. Tver', 172.
  17. Zhukovytskyy, I. V., Kliushnyk, I. A. (2017). Choice of the optimal parameters of measuring the shaft rotation frequency of the hydraulic transmission of the locomotive using microcontroller. Science and Transport Progress. Bulletin of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport, 2 (68), 36–45. doi: 10.15802/stp2017/99945
  18. Kliushnyk, I. A., Koreniuk, R. O., Ochkasov, O. B. (2016). Pat. No. 116193 UA. Dvotypnyi tsyfrovyi mikroprotsesornyi takhometr. MPK G 01P 3/48. No. 12057; declareted: 28.11.2016; published: 10.05.2017, Bul. No. 9, 2.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-02-14

Як цитувати

Zhukovyts’kyy, I., & Kliushnyk, I. (2018). Розробка підсистеми самодіагностики інформаційно-вимірювальної системи з використанням ANFIS-контролерів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(9 (91), 11–19. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.123591

Номер

Том 1 № 9 (91) (2018): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційно-керуючі системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Ihor Zhukovyts’kyy, Ihor Kliushnyk

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.