The efficiency of use, together with the traditional methods of technical diagnostics of direct distribution neural networks to predict technical condition of marine diesel generators in operation. To model the neural network algorithms for predicting operational parameters of diesel generators proposed two-layer neural network. Neural network training was conducted two algorithms: gradient descent (traingdx) and Levenberg-Marquardt (trainglm

Дранкова, Алла Олеговна

Муха, Николай Иосифович

eNTUKhPIIR Electronic National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"; Institutional Repository

 Проблемы автоматизированного электропривода 505 Дранкова А.О., Муха Н.И. Украина Одесская национальная морская академия ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРЯМОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СУДОВЫХ ДИЗЕЛЬ-ГЕНЕРАТОРОВ Современный этап эксплуатации и обслуживания судовых дизель-генераторов (ДГ), характеризуется необ-ходимостью обеспечения растущих требований к их использованию в условиях существенного ограничения выделенных ресурсов. Для продления срока эксплуатации судовых ДГ необходимо оценивать и прогнозировать их фактическое техническое состояние, то есть состояние, характеризующее судовой ДГ в данный момент вре-мени, при определенных условиях окружающей среды, по значениям режимных параметров, установленных технической документацией на судовой ДГ [1]. В ходе эксплуатации не исключены ситуации, связанные с внезапными, непрогнозируемыми традиционны-ми методами отказами элементов и подсистем судовых ДГ. Данный факт можно объяснить несколькими при-чинами: исследуемый судовой ДГ в рассматриваемый момент времени эксплуатации находится на этапе «при-работки»; априорной информации о процессах изменения технического состояния при введении судового ДГ в эксплуатацию (в ряде случаев и информации о внешних факторах прогнозного фона) недостаточно; недоста-точно описана логика функционирования элементов и подсистем судовых ДГ в эксплуатационно-техничес-кой документации, а ответы на запросы относительно функционирования различных элементов и подсистем у завода-производителя приходят, как правило, постфактум, после окончания времени принятия решений. С точки зрения продления срока эксплуатации наиболее интересующий период времени за пределами га-рантийного срока обслуживания, характеризуется медленным увеличением вероятности отказа различных эле-ментов и подсистем судового ДГ, усилением процессов старения. Прогнозируя техническое состояние судового ДГ в целом периоде эксплуатации, можно учесть реальные технические возможности данного ДГ и получить оценки вероятностей выполнения им целевых задач. Все вышеперечисленные трудности, возникающие при эксплуатации судовых ДГ, в частности, прогнозиро-вание технического состояния при эксплуатации и оптимизации процессов, связанных с их обслуживанием, за-ставляет искать новые методы решения этих задач на грани таких дисциплин как теория вероятности и матема-тическая статистика, нейрофизиология и психология, комбинаторика и нелинейная динамика[2]. В качестве примера реализации нейросетевых алгоритмов прогнозирования режимных параметров судовых дизель-генераторов в работе использован ДГ типа Hyundai 6L28/32 газовоза водоизмещением 54000 тонн. Для моделирования нейросетевых алгоритмов прогнозирования режимных параметров была создана двух-слойная нейронная сеть. Наилучшие результаты по прогнозированию режимных параметров показала сеть со скользящим входным окном в 10-ть отсчетов и 15-тью нейронами в скрытом слое (рис. 1). Процедура создания нейронной сети, ее обучение и моделирование алгоритмов прогнозирования режимных параметров судовых ДГ выполнено в программной среде MATLAB 7 [3]. Обучение нейронной сети проводилось двумя алгоритмами: градиентного спуска (traingdx) и Левенберга-Марквардта (trainglm). Компьютерное моде-лирование процедуры обучения нейронной сети показало, что обучение с использованием ал-горитма Левенберга-Марквардта не уступает по ошибке обучению с использованием алгоритма гра-диентного спуска, но значительно превосходит его по быстродействию [2, 4]. Исходные режимные параметры были получены из судовой системы сигнализации и мониторинга (alarm and monitoring system) в течение более двух рабочих месяцев. Значения параметров были отсортированы и ото-браны по мощности ДГ и представляют собой генеральную совокупность, размер которой 19 отчетов (рис. 2 - ломаная линия). Алгоритм прогнозирования режимных параметров представляет собой иерархический метод, включающий в себя две процедуры [5]: 1 процедура: аппроксимация известных значений режимных параметров до 64-х отсче-тов, что соответствует количеству дней регистрации параметров (рис. 2 - плавная линия); 2 процедура: непо-средственно прогноз неизвестных во времени значений параметров (рис. 2 - ломаная линия от 64-го по 84-тый отсчет). Результаты прогноза на 20 значений для температур выпускных газов (ТВГ) цилиндров № 1, 2, 4 и давления топлива, для одного из судовых ДГ приведены на рис. 2.  Рис. 1 – Архитектора двухслойной нейронной сети  Нейронные сети, фаззи-логика и генетические алгоритмы в электромеханике 506   а) ТВГ цилиндра №1 б) ТВГ цилиндра №2   в) ТВГ цилиндра №4 г) давление топлива  Рис. 2 – Результаты прогноза для температур выпускных газов цилиндров и давления топлива   Как видно из рис.2 процедура аппроксимации проведена с хорошей точностью и практически полностью описывает характер изменения режимного параметра в заданных эксплуатационных пределах, а процедура про-гнозирования предоставляет возможность оценивания разброса исследуемого режимного параметра в ближай-шее время. Качество аппроксимации и прогнозирования режимных параметров напрямую зависит от правиль-ности подобранной архитектуры сети, от корректности процедуры обучения сети и от предварительной проце-дуры обработки исходных данных. Только соблюдение вышеизложенного дает положительный результат и по качеству прогноза и по количеству возможных значений прогноза во времени. Таким образом, прогнозирование технического состояния судовых ДГ с использованием нейронных сетей наряду с традиционными методами технической диагностики, предоставляет собой иерархический метод и его применение позволяет решить задачи, связанные с экономией времени вычислений и ресурсов, что безусловно дает повышение надежности, безотказности и безопасности работы судовых ДГ при эксплуатации. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ: 1. Денисов В.Г. Методы и средства технического диагностирования судовых энергетических установок: Мо-нография. - Одесса: Фенікс, 2008. - 304 с. 2. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозиро-вания и оптимизации систем - СПб.: Наука и Техника, 2003. - 384 с. 3. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейрон-ные сети. MATLAB 6 / Под общ. ред. В.Г. Потемкина. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496 с. 4. Дранкова А.О., Миська А.Р., Михайков С.С. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования технического состояния судовых ди-зель-генераторов. Матеріали науково-методичної конференції Актуальні питання суднової електротехніки і ра-діотехніки, 14.12.2011 - 15.12.2011. - Одеса: ОНМА, 2011. - С. 20 - 22. 5. Дранкова А.О., Миська О.Р., Міхайков С.С. Моделювання нейромережевих алгоритмів прогнозування режимних параметрів дизель-генераторів в суд-нових системах мониторінгу та управління. Матеріали науково-технічної конференції «Суднові енергетичні установки: експлуатація та ремонт» 21.03.2012 - 23.03.2012. Частина 2. - Одеса: ОНМА, 2012.- С.148- 150. 

Использование нейронных сетей прямого распространения для прогнозирования технического состояния судовых дизель-генераторов

Library of National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"

 Проблемы автоматизированного электропривода 505 
Дранкова А.О., Муха Н.И. Украина 
Одесская национальная морская академия 
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРЯМОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ДЛЯ 
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СУДОВЫХ 
ДИЗЕЛЬ-ГЕНЕРАТОРОВ 
Современный этап эксплуатации и обслуживания судовых дизель-генераторов (ДГ), характеризуется необ-
ходимостью обеспечения растущих требований к их использованию в условиях существенного ограничения 
выделенных ресурсов. Для продления срока эксплуатации судовых ДГ необходимо оценивать и прогнозировать 
их фактическое техническое состояние, то есть состояние, характеризующее судовой ДГ в данный момент вре-
мени, при определенных условиях окружающей среды, по значениям режимных параметров, установленных 
технической документацией на судовой ДГ [1]. 
В ходе эксплуатации не исключены ситуации, связанные с внезапными, непрогнозируемыми традиционны-
ми методами отказами элементов и подсистем судовых ДГ. Данный факт можно объяснить несколькими при-
чинами: исследуемый судовой ДГ в рассматриваемый момент времени эксплуатации находится на этапе «при-
работки»; априорной информации о процессах изменения технического состояния при введении судового ДГ в 
эксплуатацию (в ряде случаев и информации о внешних факторах прогнозного фона) недостаточно; недоста-
точно описана логика функционирования элементов и подсистем судовых ДГ в эксплуатационно-техничес-
кой документации, а ответы на запросы относительно функционирования различных элементов и подсистем у 
завода-производителя приходят, как правило, постфактум, после окончания времени принятия решений. 
С точки зрения продления срока эксплуатации наиболее интересующий период времени за пределами га-
рантийного срока обслуживания, характеризуется медленным увеличением вероятности отказа различных эле-
ментов и подсистем судового ДГ, усилением процессов старения. Прогнозируя техническое состояние судового 
ДГ в целом периоде эксплуатации, можно учесть реальные технические возможности данного ДГ и получить 
оценки вероятностей выполнения им целевых задач. 
Все вышеперечисленные трудности, возникающие при эксплуатации судовых ДГ, в частности, прогнозиро-
вание технического состояния при эксплуатации и оптимизации процессов, связанных с их обслуживанием, за-
ставляет искать новые методы решения этих задач на грани таких дисциплин как теория вероятности и матема-
тическая статистика, нейрофизиология и психология, комбинаторика и нелинейная динамика[2]. 
В качестве примера реализации нейросетевых алгоритмов прогнозирования режимных параметров судовых 
дизель-генераторов в работе использован ДГ типа Hyundai 6L28/32 газовоза водоизмещением 54000 тонн. 
Для моделирования нейросетевых алгоритмов прогнозирования режимных параметров была создана двух-
слойная нейронная сеть. Наилучшие результаты по прогнозированию режимных параметров показала сеть со 
скользящим входным окном в 10-ть отсчетов и 15-тью нейронами в скрытом слое (рис. 1). Процедура создания 
нейронной сети, ее обучение и моделирование алгоритмов прогнозирования режимных параметров судовых ДГ 
выполнено в программной среде MATLAB 7 [3]. 
Обучение нейронной сети 
проводилось двумя алгоритмами: 
градиентного спуска (traingdx) и 
Левенберга-Марквардта 
(trainglm). Компьютерное моде-
лирование процедуры обучения 
нейронной сети показало, что 
обучение с использованием ал-
горитма Левенберга-Марквардта 
не уступает по ошибке обучению 
с использованием алгоритма гра-
диентного спуска, но значительно превосходит его по быстродействию [2, 4]. 
Исходные режимные параметры были получены из судовой системы сигнализации и мониторинга (alarm 
and monitoring system) в течение более двух рабочих месяцев. Значения параметров были отсортированы и ото-
браны по мощности ДГ и представляют собой генеральную совокупность, размер которой 19 отчетов (рис. 2 - 
ломаная линия). 
Алгоритм прогнозирования режимных параметров представляет собой иерархический метод, включающий в 
себя две процедуры [5]: 1 процедура: аппроксимация известных значений режимных параметров до 64-х отсче-
тов, что соответствует количеству дней регистрации параметров (рис. 2 - плавная линия); 2 процедура: непо-
средственно прогноз неизвестных во времени значений параметров (рис. 2 - ломаная линия от 64-го по 84-тый 
отсчет). 
Результаты прогноза на 20 значений для температур выпускных газов (ТВГ) цилиндров № 1, 2, 4 и давления 
топлива, для одного из судовых ДГ приведены на рис. 2. 
 
Рис. 1 – Архитектора двухслойной нейронной сети 
 Нейронные сети, фаззи-логика и генетические алгоритмы в электромеханике 506 
 
 
а) ТВГ цилиндра №1 б) ТВГ цилиндра №2 
 
 
в) ТВГ цилиндра №4 г) давление топлива 
 
Рис. 2 – Результаты прогноза для температур выпускных газов цилиндров и давления топлива  
 
Как видно из рис.2 процедура аппроксимации проведена с хорошей точностью и практически полностью 
описывает характер изменения режимного параметра в заданных эксплуатационных пределах, а процедура про-
гнозирования предоставляет возможность оценивания разброса исследуемого режимного параметра в ближай-
шее время. Качество аппроксимации и прогнозирования режимных параметров напрямую зависит от правиль-
ности подобранной архитектуры сети, от корректности процедуры обучения сети и от предварительной проце-
дуры обработки исходных данных. Только соблюдение вышеизложенного дает положительный результат и по 
качеству прогноза и по количеству возможных значений прогноза во времени. 
Таким образом, прогнозирование технического состояния судовых ДГ с использованием нейронных сетей 
наряду с традиционными методами технической диагностики, предоставляет собой иерархический метод и его 
применение позволяет решить задачи, связанные с экономией времени вычислений и ресурсов, что безусловно 
дает повышение надежности, безотказности и безопасности работы судовых ДГ при эксплуатации. 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ: 
1. Денисов В.Г. Методы и средства технического диагностирования судовых энергетических установок: Мо-
нография. - Одесса: Фенікс, 2008. - 304 с. 2. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозиро-
вания и оптимизации систем - СПб.: Наука и Техника, 2003. - 384 с. 3. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейрон-
ные сети. MATLAB 6 / Под общ. ред. В.Г. Потемкина. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496 с. 4. Дранкова А.О., 
Миська А.Р., Михайков С.С. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования технического состояния судовых ди-
зель-генераторов. Матеріали науково-методичної конференції Актуальні питання суднової електротехніки і ра-
діотехніки, 14.12.2011 - 15.12.2011. - Одеса: ОНМА, 2011. - С. 20 - 22. 5. Дранкова А.О., Миська О.Р., Міхайков 
С.С. Моделювання нейромережевих алгоритмів прогнозування режимних параметрів дизель-генераторів в суд-
нових системах мониторінгу та управління. Матеріали науково-технічної конференції «Суднові енергетичні 
установки: експлуатація та ремонт» 21.03.2012 - 23.03.2012. Частина 2. - Одеса: ОНМА, 2012.- С.148- 150. 


http://repository.kpi.kharkov.ua/bitstream/KhPI-Press/4426/1/vestnik_HPI_2013_36_Drankova_Ispol%27zovaniye%20neyronnykh.pdf

Использование нейронных сетей прямого распространения для прогнозирования технического состояния судовых дизель-генераторов

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

eNTUKhPIIR Electronic National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"; Institutional Repository

Library of National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"