С применением нейро-нечетких систем

ЮХИН Е.Г., ПРИВАЛОВА В.М., УГНТУ, г. Салават

Науч. рук. канд. техн. наук, доцент ПРАХОВ И.В.

Одной из наиболее актуальных проблем в данной сфере является оценка технического состояния маслонаполненных трансформаторов – наиболее ответственных и дорогостоящих объектов электротехнического оборудования. Довольно популярным и достоверным методом оценки является метод хроматографического анализа трансформаторного масла, которое, в зависимости от различных дефектов оборудования, будет иметь различный химический состав и электрофизические свойства.

В современных условиях избытка информации об оборудовании методы диагностики претерпевают изменения в сторону большей интеллектуализации, в частности, предлагается для диагностики технического состояния трансформаторов по химическому составу масла использовать нейро-нечеткие системы. Такая гибридная сеть позволяет создать экспертную систему, используя достоинства нейронной сети и систем нечеткого вывода. Общий алгоритм работы такой системы состоит в следующем. На первом этапе диагностические параметры об исследуемом объекте поступают на вход и преобразуются в нечеткие переменные, затем происходит определение степени истинности для каждого продукционного правила и расчет весовых коэффициентов. После этого вычисляется агрегированная функция на основе множества входных диагностических параметров, на этом же этапе корректируются весовые коэффициенты, тем самым реализуя процедуру обучения. Затем происходит суммирование всех продукционных правил в итоговую функцию и дефаззификация – переход от выходной итоговой переменной к числовому значению, которое в результате интерпретируется в оценку технического состояния оборудования.

На рис. 1 изображена модель оценки технического состояния электрооборудования, где входными данными являются диагностические параметры, которые обрабатываются согласно условиям продукционных правил. Затем суммируются результаты, полученные по каждому входному диагностическому параметру, в общую итоговую функцию, значение которой является оценкой технического состояния.

Рис. 1. Модель оценки технического состояния

Одним из методов получения диагностических параметров является хроматографический анализ растворенных в трансформаторном масле газов (ХАРГ) – эффективный способ контроля маслонаполненного электрооборудования, позволяющий получать информацию о его состоянии без вывода из работы.

Для этого определяются концентрации семи газов: водорода (Н₂), метана (СH₄), ацетилена (С₂Н₂), этилена (С₂H₄), этана (С₂Н₆), оксида углерода (СО) и диоксида углерода (СО₂). Используется подразделение газов на основные (ключевые) и характерные (сопутствующие). Данные концентрации используются в качестве диагностических параметров для нейро-нечеткой сети.

На рис. 2 представлен пример хроматограммы, полученный в ходе испытания трансформатора ТРДЦНК-63000/110-73 У1.

Рис. 2. Хроматограмма

Таким образом, предложенная система принятия решения о состоянии объекта ЭС сочетает в себе результаты ХАРГ, других испытаний и результаты работы искусственного интеллекта, а именно нейро-нечеткой сети, использующей накопленный экспертами опыт диагностирования для получения наиболее достоверной оценки.

СЕКЦИЯ 2. ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЕ

УДК 621.316.925