| 2016, 02 февраль (February) |
|
DOI: 10.14489/td.2016.02.pp.046-050 Овчаренко С.М., Минаков В.А. Аннотация. Приведены результаты исследования возможности применения искусственных нейронных сетей в задачах идентификации предотказного состояния на примере дизеля типа Д49 по результатам спектрального анализа моторного масла. Полученные результаты использованы при разработке программного обеспечения оценки степени износа деталей тепловозного дизеля. Ключевые слова: дизель, износ деталей дизеля, загрязнение моторного масла, оценка технического состояния, искусственные нейронные сети.
Ovcharenko S.М., Minakov V.A. Abstract. It is given the results of the study of a possibility of using artificial neural networks for identification of prefailure condition, for example diesel D49, assessment of technical condition, based on the results of spectral analysis of motor oil. The article describes the problems: the study of the geometry of the wear parts CM and CPG; the development of a model of accumulation of wear in the engine oil, taking into account the filtering process, losses in the frenzy, leaks and replacing the engine oil; the algorithm development division of wear on groups of controlled parts; the establishment and training an artificial neural network to solve the problem of determining the intensity of wear parts diesel type of D49. The proposed method has several advantages due to constructing the estimation method on the basis of an organization and functioning of the data. Artificial neural network is a great way to solve issues of identifying and forecasting system. The results are used in the development of software for assessing the wear of diesel engines. Keywords: diesel, wear of diesel parts, contamination of the engine oil, artificial neural networks.
РусС. М. Овчаренко, В. А. Минаков (Омский государственный университет путей сообщения) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра. EngS. М. Ovcharenko, V. A. Minakov (Omsk State Transport University) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
Рус1. http://annrep.rzd.ru/reports/public/ru?STRUCTURE_ID=4415& Eng1. Available at: http://annrep.rzd.ru/reports/public/ ru?STRUCTURE_ID=4415&
РусСтатью можно приобрести в электронном виде (PDF формат). DOI: 10.14489/td.2016.02.pp.046-050 Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи. . EngThis article is available in electronic format (PDF). DOI: 10.14489/td.2016.02.pp.046-050 Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika Please specify the article DOI in the order comments.
. .
|

Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»