Метод класифікації похибок при вимірюванні обертового моменту електродвигунів
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2021.237273Ключові слова:
похибка вимірювальних приладів, метод К-найближчих сусідів, обертовий момент електродвигуна, засоби оцінювання похибки, вибірка данихАнотація
Застосування високоточних вимірюваних приладів для визначення обертового моменту електродвигунів в таких сферах, як медицина, автотранспорт, судноплавство, авіація, вимагає удосконалення метрологічних характеристик вимірювальних приладів. Це в свою чергу вимагає точного оцінювання їх похибки. Особливого значення набуває вимірювання потужності на високошвидкісних установках, де в ряді випадків звичайні системи вимірювання або непридатні, або мають невисоку точність.
Таким чином, застосування високошвидкісних турбомашин в авіації, на транспорті і в ракетній техніці викликає нагальну потребу в розробці високоякісних вимірювальних приладів для проведення точних досліджень. В свою чергу, за відсутності засобів точного встановлення похибки, здійснюються спроби їх прогнозування. Це дозволяє своєчасно виявити вплив багатьох факторів на точність вимірювальних приладів.
Збільшення похибки виникає, як правило, через різкі зміни умов проведення вимірювань. Такі похибки непередбачувані, а їх значення складно прогнозувати.
В ході дослідження використовувався метод К-найближчих сусідів, для встановлення критеріїв, при яких може виникати груба похибка.
Отримані результати дозволяють встановити порогові значення, при яких може бути встановлено максимальне відхилення за різних умов проведення експерименту. В обчислювальному експерименті, з використанням методу К-найближчих сусідів, досліджено вплив факторів вібрації, збільшення температури вимірювальних сенсорів та нестабільності напруги живлення на точність тензометричного та частотного перетворювача. В результаті отримано максимальні похибки в залежності від зазначеного фактору впливу. Експериментально підтверджено, що метод К-найближчих сусідів може бути використаний для класифікації відхилень номінального значення похибки вимірювальних приладів за різних умов вимірювання. Для проведення експерименту розроблено метрологічний стенд. Він включає в себе тензометричний сенсор для вимірювання обертового моменту та фото-чуттєвий сенсор, для вимірювання частоти обертання електродвигуна. Перетворення сигналів від зазначених сенсорів реалізовано на базі мікроконтролера ESP8266.
Посилання
- Ďado, S., Kreidl, M. (1996). SENZORY a měřicí obvody. Praha, 315.
- Popelka, J., Scholz, C. (2018). Measuring the Torque of a Combustion Engine. MATEC Web of Conferences, 220, 03006. doi: http://doi.org/10.1051/matecconf/201822003006
- Decner, A., Iskierski, L. (2015). Torque measurement in industrial conditions. Napędy i Sterowanie, 7/8, 139–143.
- Golovanov, V. I., Danilina, E. I., Dvorzhina, Yu. S. (2010). Prognozirovanie metrologicheskikh kharakteristik v titrimetrii s ispolzovaniem metoda Monte-Karlo. Vestnik Yuzhno-Uralskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Khimiya, 11 (187), 27–33.
- Vapnik, V. N. (1979). Vosstanovlenie zavisimostei po iempiricheskim dannym. Moscow: Nauka, 448.
- Kropotov, V. A. (2000). Approksimatsiya krivykh potentsiometricheskogo titrovaniya logarifmicheskimi zavisimostyami. Prognozirovanie sluchaynykh pogreshnostey parametrov titrovaniya. Zhurnal analiticheskoy khimii, 55 (5), 500–504.
- Maryanov, B. M., Zarubin, A. G., Shumar, S. V. (2003). Statisticheskiy analiz dannykh differentsirovannogo potentsiometricheskogo osaditelnogo titrovaniya trekh geterovalentnykh ionov s pomoschyu lineynykh kharakteristik. Zhurnal analiticheskoy khimii, 58 (11), 1126–1132.
- Koroteev, M. (2018). Review of some contemporary trends in machine learning technology. E-Management, 1 (1), 26–35. doi: http://doi.org/10.26425/2658-3445-2018-1-26-35
- Amelin, S. A., Amelina, M. A., Kiselev, K. O., Frolkov, O. A. (2017).Application of methods of machine training for automated construction of SPICE models of power mosfet instruments. Mezhdunarodniy nauchno-issledovatelskiy zhurnal, 11-4 (65), 11–16.
- Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C. (2009). Introduction to algorithms. The MIT Press, 1320.
- Gonçalo, T. E. E., Alencar, L. H. (2014). A supplier selection model based on classifying its strategic impact for a company's business results. Pesquisa Operacional, 34 (2), 347–369. doi: http://doi.org/10.1590/0101-7438.2014.034.02.0347
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Mykola Kulyk, Volodymyr Kvasnikov, Dmytro Kvashuk, Anatolii Beridze-Stakhovskyi
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.
