B GIO DC V O TO B CễNG THNG VIN NGHIấN CU IN T, TIN HC, T NG HểA Nguyễn Văn Nghĩa ứng dụng mạng nơron trong chẩn đoán tình trạng kỹ thuật động cơ điện kéo của đầu máy Chuyờn ngnh: K THUT IN T Mó s: 62520203 luận án tiến sỹ kỹ thuật H ni - 2012 Công trình được hoàn thành tại: VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HÓA Người hướng dẫn khoa học: Tiến sỹ Nguy ễn Thế Truyện Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án sẽ được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Viện họp tại: Vào hồi giờ , ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết của đề tài: Chẩn đoán kỹ thuật có vai trò quan trọng trong việc duy trì trạng thái làm việc hiệu quả của mọi hệ thống (thiết bị). Việc giám sát, đo đạc, xử lý các tham số giúp đưa ra những quyết định kịp thời, chuẩn xác về tình trạng của đối tượng. Đầu máy nói riêng hay các phương tiện GTVT nói chung luôn đòi hỏi tính liên tục và độ tin cậy hoạt động cao, đòi h ỏi kiểm soát chặt chẽ tình trạng kỹ thuật trong tình trạng hoạt động. Động cơ điện kéo (ĐCĐK) được sử dụng phổ biến trong ngành Đường sắt Việt Nam, xét về tính tin cậy và khả năng vận dụng của thiết bị, ĐCĐK là khâu có độ tin cậy thấp. Do vậy, cần thiết phải đặt vấn đề nghiên cứu một cách toàn diện v ề chẩn đoán ĐCĐK và xây dựng phương pháp chẩn đoán cho phép khai thác hiệu quả các số liệu chẩn đoán đã có. Việc nghiên cứu giải quyết những vấn đề mang tính thời sự nêu trên không chỉ là đáp ứng yêu cầu thực tiễn cấp thiết của ngành đường sắt hiện nay và thời gian tới mà còn có ý nghĩa khoa học khi đưa những công cụ mô phỏng và tính toán hiện đại vào lĩnh v ực chẩn đoán kỹ thuật. Đề tài luận án “Ứng dụng mạng nơ ron trong chẩn đoán tình trạng kỹ thuật động cơ điện kéo trên đầu máy” đi sâu nghiên cứu về lý thuyết chẩn đoán áp dụng cho đối tượng ĐCĐK nhằm các mục tiêu sau: Xác định tập các thông số chẩn đoán phù hợp cho ĐCĐK. Ứng dụng mạng nơron trong chẩn đ oán tình trạng kỹ thuật ĐCĐK. Đối tượng nghiên cứu của đề tài: Chẩn đoán kỹ thuật áp dụng cho ĐCĐK trong tình trạng đang hoạt động. Nội dung nghiên cứu: - Nghiên cứu về lý thuyết chẩn đoán dựa trên mô hình - Xây dựng mô hình toán học của đối tượng chẩn đoán. - Sử dụng mạng nơron trong chẩn đoán. Áp dụng cho các bài toán phát hiện lỗi sử dụng nhi ệt độ và chẩn đoán tình trạng đánh lửa ĐCĐK. - Thực nghiệm trên mô hình và kiểm nghiệm kết quả trên đối tượng thực. Phạm vi nghiên cứu: ứng dụng mạng nơron trong chẩn đoán dựa trên mô hình ước lượng. Phương pháp nghiên cứu: Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết về chẩn đoán, lựa chọn và xây dựng các mô hình chẩn đoán và phương pháp 2 chẩn đoán tình trạng kỹ thuật của đối tượng cần chẩn đoán. Thực hiện mô phỏng trên máy tính và trên mô hình thí nghiệm để đánh giá kết quả chẩn đoán. Áp dụng mô hình cho đối tượng thực để kiểm tra tính đúng của phương pháp. Những đóng góp của luận án - Là nghiên cứu mới về chẩn đoán dựa trên mô hình và chẩn đoán trong tình trạng hoạt động cho ĐCĐ K ở điều kiện Việt nam. Đặt cơ sở ban đầu cho việc thiết lập và phân tích mô hình chẩn đoán thiết bị và hệ thống trong tình trạng hoạt động phù hợp với điều kiện ở nước ta. - Xây dựng mô hình cấu trúc và xác định tập thông số chẩn đoán phù hợp cho bài toán chẩn đoán ĐCĐK trong trạng thái hoạt động. - Bước đầu ứng dụng mạ ng nơron trong xây dựng mô hình ước lượng và đã đề xuất được 2 ước lượng thông số cho chẩn đoán phục vụ bài toán phát hiện lỗi và chẩn đoán lỗi. Cấu trúc của luận án gồm mở đầu, 3 chương và phụ lục: Chương 1: Chẩn đoán kỹ thuật cho ĐCĐK. Chương 2: Mô hình hóa và xây dựng tập thông số chẩn đoán. Chương 3: Ứng dụng mạng nơron trong ch ẩn đoán ĐCĐK. CHƯƠNG 1: CHẨN ĐOÁN TÌNH TRẠNG KỸ THUẬT CHO ĐỘNG CƠ ĐIỆN KÉO 1.1 Tình hình nghiên cứu về chẩn đoán và chẩn đoán ĐCĐK 1.1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới Chẩn đoán kỹ thuật (CĐKT) trên thế giới đã được nghiên cứu rất sâu về lý thuyết và đã chuyển sang giai đoạn ứng dụng. Nó có ý nghĩ a trong mọi lĩnh vực của công nghiệp và giao thông vận tải. Nó làm thay đổi rõ rệt chất lượng của các hệ thống, không những cho phép đảm bảo khả năng vận hành, mà còn khả năng kiểm soát hệ thống trong cả trong trường hợp có sự cố. Trong mọi lĩnh vực của ngành giao thông vận tải (GTVT), như ôtô, hàng không, giao thông đường sắt, ứng dụng của chẩn đoán cho phép đảm bảo an toàn và độ tin c ậy cho thiết bị. Do vậy, đối với ngành Đường sắt nói chung và thiết bị đầu máy nói riêng, việc nghiên cứu và ứng dụng chẩn đoán là rất cần thiết và cấp bách nhằm nâng cao chất lượng và độ an toàn của hệ thống. Hiện nay, các nghiên cứu về chẩn đoán tập trung vào 2 hướng: 3 1. Sử dụng các phép phân tích tín hiệu để khai thác các thông số chẩn đoán, để nâng cao được khả năng phát hiện lỗi, nâng cao hiệu quả kinh tế, kỹ thuật của phép chẩn đoán. 2. Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoán: Tập trung vào bài toán phân loại và kết luận lỗi: Sử dụng mạng nơron hoặc logic mờ. Về ứng dụng mạng nơron trong chẩn đoán Trong lĩnh vự c chẩn đoán kỹ thuật, việc ứng mạng nơron và tính toán mềm được nghiên cứu nhiều, chủ yếu theo hướng ứng dụng nơron và logic mờ trong kết luận chẩn đoán và sử dụng các dạng mạng lan truyền ngược trong học thông số của đối tượng chẩn đoán. Về chẩn đoán ĐCĐK Đối với các loại động cơ thông dụng trong công nghiệp, các ph ương pháp chẩn đoán dựa trên phân tích dòng điện, từ trường, độ rung được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi do tính đơn giản, dễ thực hiện của phép đo. Trong lĩnh vực chẩn đoán động cơ một chiều nói chung hay ĐCĐK nói riêng, do tính đặc thù, các cảm biến đã được tích hợp sẵn trong thiết bị cho phép thu thập các thông tin chẩn đoán hữu ích (CĐKT cho động cơ giàn khoan). 1.1.2 Tình hình nghiên cứu ở Việt nam ĐCĐK của đầu máy sử dụng trong ngành Đường sắt Việt nam thuộc nhóm động cơ một chiều kích từ nối tiếp, sử dụng cổ góp và chổi than tiếp điện, công suất trong khoảng 200-500kW. Tuy nhiên, đặc tính động cơ và điều kiện làm việc khắc nghiệt hơn nhiều so với các loại động cơ tương tự dùng trong công nghiệp nhưng điều kiện làm việc khắc nghiệt. Về kết cấu, các ĐCĐK thường được chế tạo theo thiết kế cổ điển, không có sẵn các thiết bị giám sát, đo lường tích hợp bên trong thiết bị. Mặt khác, vị trí đặt của động cơ gây khó khăn khi tiếp cận, đo đạc, do vậy, rất không thuận lợi cho bài toán chẩn đoán. Về khai thác, mặc dù quy trình bảo d ưỡng, sửa chữa vẫn được tuân thủ nghiêm túc theo yêu cầu thiết kế, nhưng công tác theo dõi đánh giá chất lượng làm việc chưa được quan tâm nghiên cứu. Ở Việt nam, trong lĩnh vực đảm bảo khả năng làm việc của thiết bị, chủ yếu quan tâm đến độ tin cậy và tuổi thọ. Lĩnh vực chẩn đoán nói chung và trong lĩnh vực chẩn đoán thiết bị điện, đi ện tử và máy điện nói riêng, còn ít được quan tâm nghiên cứu. Đã có một vài nghiên cứu về chẩn đoán ĐCĐK, tuy nhiên, các nghiên cứu này tập trung phân tích trạng thái kỹ thuật của thiết bị ở trạng thái bảo dưỡng, sửa chữa; khi 4 thiết bị không trong tình trạng hoạt động. Những nghiên cứu về chẩn đoán tình trạng kỹ thuật của thiết bị ĐCĐK trong trạng thái hoạt động chưa được đề cập. Vì vậy, trong nội dung nghiên cứu của đề tài tập trung nghiên cứu về chẩn đoán tình trạng kỹ thuật của ĐCĐK trong tình trạng hoạt động. 1.2 Về lý thuyết ch ẩn đoán CĐKT là khoa học về xác định trạng thái của một hệ thống ở một thời điểm xác định đang hoặc sẽ diễn ra, dựa trên các triệu chứng bên ngoài. Nội dung của khoa học này xem xét các phương pháp thu thập và đánh giá các thông tin chẩn đoán, các mô hình chẩn đoán và thuật toán ra quyết định. Chẩn đoán cũng có thể sử dụng các phép kiểm tra, tức là các trạng thái đầu vào đặc bi ệt nhằm làm cho hệ thống bộc lộ các triệu chứng của trạng thái hiện tại. Mục đích của CĐKT là đánh giá trạng thái ở các thời điểm, phát hiện sớm các hư hỏng đang và sẽ phát sinh của hệ thống, từ đó đưa ra các biện pháp kỹ thuật chống hỏng hóc, bảo trì báo dưỡng nhằm cải thiện độ tin cậy, an toàn và tuổi thọ củ a hệ thống kỹ thuật. Bản chất của CĐKT là sự phát triển và thực hiện các thuật toán ước tính các thông số kỹ thuật của đối tượng chẩn đoán mà không cần thay đổi điều kiện làm việc của các thông số kiểm soát. 1.2.1 Định nghĩa bài toán chẩn đoán kỹ thuật Mattias Nyberg đã định nghĩa bài toán chẩn đoán như sau: Coi đối tượng chẩn đ oán (ĐTCĐ) là một tập hợp gồm n chi tiết độc lập, mỗi chi tiết có các thông số trạng thái tương ứng x i . Khi một trong số các chi tiết này làm việc không bình thường, hệ sẽ gặp lỗi f i . Có thể xảy ra 3 tình huống như sau: - Hệ không gặp lỗi nào cả: Trạng thái của hệ thống đặc trưng bởi tập rỗng S 0 ={} - Hệ gặp một trong số các lỗi đã nêu S m ={f i } - Hệ gặp đồng thời nhiều lỗi đồng thời S n ={f i , f j , }. Tại một thời điểm, hệ sẽ nằm ở một trong các trạng thái S∈{S 0 , S m , S n }. Mục tiêu của bài toán chẩn đoán là xác định xem hệ đang nằm ở trạng thái nào trong số các trên. Có thể có các cấp độ sau: - Bài toán phát hiện lỗi (Fault Detection): Phân biệt hệ đang làm việc bình thường (S 0 ) hay có lỗi (các trạng thái còn lại) 5 - Bài toán phân biệt lỗi (Fault Isolation): Phân biệt rõ hệ ở trạng thái nào trong số các trạng thái lỗi S i hoặc bình thường S 0 - Bài toán định vị lỗi (Fault Indentification): Xác định được nguyên nhân gây ra lỗi và sự phát triển của lỗi. - Bài toán dung lỗi (Fault Tollerance): Xây dựng những hệ thống có thể làm việc được trong trường hợp có lỗi xảy ra bằng cách sử dụng các thông tin gián tiếp hoặc các bộ phận thay thế. Hệ càng phức tạp và số lượng lỗi đồng thời xảy ra càng nhiều thì việc chẩn đoán càng khó khăn. Chẩ n đoán thiết bị trong tình trạng hoạt động Chẩn đoán thiết bị trong tình trạng hoạt động là một bài toán riêng của chẩn đoán kỹ thuật. Trong đó, đối tượng chẩn đoán vẫn đang hoạt động trong hệ thống tổng thể. Thiết bị vẫn được đặt ở vị trí làm việc, không được tháo rời hoặc can thiệp. Nó có các đặc điểm riêng biệt sau: - Đối tượng chẩn đoán vẫn đang trong trạng thái làm việc, nhận tín hiệu từ các khâu trước nó và đầu ra vẫn đang mang tải hoặc điều khiển thiết bị sau nó. Do vậy, không được tạo ra bất kỳ sự can thiệp nào gây ảnh hưởng đến tín hiệu đầu vào và đầu ra. - Do vậy, rất hiếm khi có thể tạo ra được các phép thử và tình huống chẩn đoán nhằm giúp hệ thống bộ c lộ lỗi. - Thường đòi hỏi phát hiện sớm nhằm nâng cao ý nghĩa chẩn đoán của bài toán. - Những biểu hiện lỗi rất mờ nhạt, bị trùng lấp trong 1.2.2 Mô hình toán học ĐTCĐ và bài toán chẩn đoán Một hệ thống làm việc bình thường được mô tả bởi hàm quan hệ: Y(t) = Ψ [U(t), X(t)] (1.1) U(t): Véc tơ thông số đầu vào của đối tượng chẩn đoán Y(t): Véc tơ thông số đầu ra của đối tượng chẩn đoán X(t): Véc tơ thông số cấu trúc của đối tượng chẩn đoán F(t): Lỗi tác động đến hệ thống. Lỗi được quy về một nhóm tín hiệu vào làm thay đổi thuộc tính của đối tượng F(t) = [f 1 (t), f 2 (t) f n (t)] (1.2) F(t) có thể biến đổi liên tục tương ứng với sự hao mòn của thiết bị (thường thấy ở các chi tiết cơ khí) hoặc dưới dạng đột biến (thường gặp ở các linh kiện điện tử) khi hệ thống hư hỏng bất thường. 6 Xét cả tác động của lỗi và các đầu vào ngoại lai thì trạng thái của đối tượng được xác định bởi công thức: [] [] . () () () (), (), (), () () () () (), (), (), () x txt xt xtutftdt yt yt yt xt ut f t dt φ ψ =+∆= =+∆=  (1.3) Như vậy, trong trường hợp lỗi, hàm lỗi F(t) làm thay đổi giá trị thông số trạng thái của thiết bị từ X(t) thành X(t)+ ∆ X(t) và thông qua ánh xạ Ψ , thông số đầu ra thay đổi một lượng ∆ y(t) thành y(t)+ ∆ y(t). Công thức 1.1 sẽ trở thành: Y(t)+ ∆ Y = ψ [U(t), X(t)+ ∆ X(t)] (1.4) Đối với hệ tuyến tính, F(t) có thể là lỗi nhân hoặc lỗi cộng. Việc chẩn đoán lỗi nhân thường đòi hỏi phải biết giá trị đầu vào (u i (t,)i ≠ 0). Bản chất của chẩn đoán là dựa vào những dấu hiệu đầu ra ∆ y, để xác định sự thay đổi của thông số trạng thái của đối tượng. Tức là, nếu xác định được ánh xạ ngược ψ -1 thì bài toán coi như được giải xong: X(t)+ ∆ X = ψ -1 [U(t), Y(t)+ ∆ Y(t)] (1.5) Tuy nhiên, có hai vấn đề cần giải quyết: Vấn đề 1: Cách xác định sự bất thường của đầu ra: Nếu không biết giá trị chuẩn đầu ra trong trạng thái bình thường thì không thể xác định được giá trị sai lệch ∆ y(t). Những sai lệch có thể phát hiện được mang ý nghĩa chẩn đoán được gọi là triệu chứng. Vấn đề 2: Ánh xạ Ψ -1 thường là không biết và khó xác định. Từ cách giải quyết hai vấn đề trên, phân biệt được các phương pháp chẩn đoán: - Phương pháp chẩn đoán truyền thống dựa trên lý thuyết thống kê để phát hiện mối quan hệ ngược giữa những vi phạm tiêu chuẩn ở TSCĐ và lỗi gặp phải của hệ thống. Nhược điểm của phương pháp chẩn đoán truyền thống đòi h ỏi phải có số liệu thống kê về đối tượng trong trạng thái làm việc bình thường và trạng thái hư hỏng, tức là phải có số lượng mẫu thử ở trạng thái hỏng đủ lớn, trong mọi dạng lỗi. - Phương pháp chẩn đoán dựa trên mô hình giải quyết các vấn đề trên bằng cách xây dựng mô hình đối chứng là ước lượng toán học của đối tượng trong trạng thái làm việc bình thườ ng. Từ đó so sánh sai lệch để phát hiện các triệu chứng và kết luận lỗi. 7 1.2.3 Phương pháp chẩn đoán dựa trên mô hình hóa Phương pháp chẩn đoán dựa trên mô hình, tập trung vào giám sát và kiểm tra. Phương pháp này đã được nghiên cứu nhiều về lý thuyết và đang phát triển ứng dụng của nó trong các ngành kỹ thuật, đặc biệt trong đo lường chẩn đoán và trong GTVT. Một mô hình so sánh với hàm truyền đạt là hàm truyền của đối tượng chẩn đoán trong trạng thái bình thường và được chạy song song với đố i tượng: () () ^ () t , X tYt U=Ψ ⎡ ⎤ ⎣ ⎦ (1.6) Hình 1.1: Phương pháp chẩn đoán dựa trên mô hình và cơ chế xác định lỗi Giải quyết vấn đề 1: Triệu chứng lỗi được xác định bởi sai lệch giữa giá trị thực tế và giá trị tính toán: .^ () () () R tYtYt=− (1.7) r(t) được gọi là các “dư thừa” hay mã kiểm tra nhằm xác định sai lệch của hệ thống. So sánh r i với ngưỡng chẩn đoán: Các sai lệch vượt quá ngưỡng tâp các triệu chứng lỗi S={s i } của đối tượng. Giải quyết vấn đề 2: Từ mô hình toán học và phân tích lỗi của đối tượng, xác định tập mối quan hệ phù hợp để xây dựng được mối quan hệ ngược từ S → F (hình 1.1.c). Các mối quan hệ e trong mô hình chẩn đoán được lựa chọn từ mô hình toán tương ứng sao cho mỗi lỗi f i tác động vào hệ thống tương ứng với sự biến đổi của một hoặc một nhóm triệu chứng s i . Ψ là một song ánh. Do vậy, hoàn toàn có thể kết luận sự tồn tại của f i nếu có sự xuất hiện của s i . Trên cơ sở lý thuyết chẩn đoán dựa trên mô hình, có thể xây dựng mô hình hệ chẩn đoán như trong hình 1.2 F- lỗi Y-đầu ra ĐTCĐ U- đầu vào Phát hiện sai l ệ ch Ước lượng s ai l ệc h R-Sai lệch Mô hình hóa Phân loại R → S S-Triệu chứng Phân biệt lỗi Liên hệ S → F F-Lỗi b. Ngưỡng chẩn đoán Giá trị thực Ngưỡng ước lượng Giá trị ngưỡng cố định t A a. Mô hình chẩn đoán c. Kết luận chẩn đoán 8 Hình 1.2: Hệ chẩn đoán theo phương pháp mô hình hóa Đặc điểm của phương pháp - Độ nhạy cao (hình 1.1b) - Cho phép chẩn đoán sớm các lỗi mới xảy ra. - Cho phép phát hiện hư hỏng chỉ dựa trên các thông tin về cấu trúc và số liệu về thiết bị trong trạng thái hoạt động tốt. (Không cần gây lỗi thiết bị để quan sát hiện tượng). - Không cần dựa trên số liệu thống kê. - Nhược điểm: Chỉ phát hiện được các lỗi đã định nghĩa trong mô hình. Với các lỗi không được định nghĩa trước, phương pháp sẽ cho kết quả chẩn đoán sai hoàn toàn, có thể dẫn đến các hậu quả nghiêm trọng cho hệ thống. Nhận xét Nghiên cứu về chẩn đoán TTKT và chẩn đoán ĐCĐK trong điều kiện hoạt động là nhu cầu cấp thiết mang tính khoa học và thực tiễn. Chẩn đoán d ựa trên mô hình là phương pháp tiên tiến, phù hợp với nhu cầu chẩn đoán trong tình trạng hoạt động của ĐCĐK nói riêng và các hệ thống kỹ thuật nói chung. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA VÀ XÂY DỰNG TẬP THÔNG SỐ CHẨN ĐOÁN CHO ĐỘNG CƠ ĐIỆN KÉO 2.1 Mô hình hóa ĐCĐK bằng mô hình cấu trúc Mô hình cấu trúc là tập hợp các quan hệ E={e i }. Trong đó, e i biểu diễn mối quan hệ giữa các thông số đầu vào, đầu ra, trạng thái và lỗi của đối tượng. ĐCĐK được gắn trực tiếp với trục bánh xe đầu máy và có gia tốc rất thấp. Do vậy, chỉ cần xét mô hình ở trạng thái xác lập của đối tượng. Hệ chẩn đoán dựa trên mô hình hóa Tạo hàm kiểm tra Đánh giá sai lệch Đối tượng Mô hình so sánh Sai lệch Phân tích sai lệch Logic chẩn đoán Tín hiệu vào Tín hiệu ra [...]... án sẽ nghiên cứu sử dụng các phương pháp xử lý số liệu phù hợp, cho phép khai thác được những thông tin về đối tượng chẩn đoán CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG CHẨN ĐOÁN TÌNH TRẠNG KỸ THUẬT CHO ĐỘNG CƠ ĐIỆN KÉO 3.1 Ước lượng thông số sử dụng mạng nơron RBF ứng dụng trong bài toán chẩn đoán Độ nhạy và độ chính xác của phép chẩn đoán phụ thuộc vào độ chính xác của mô hình đối chứng Phương pháp mô tả... chẩn đoán động cơ điện kéo Hội thảo toàn quốc về Điện tử và An toàn Thông tin ATC/REV - 2012 5 Nguyễn Thế Truyện, Nguyễn Văn Nghĩa “Thu thập và xử lý số liệu cho chẩn đoán tình trạng đánh lửa cổ góp động cơ điện kéo đầu máy D14E” Tạp chí Khoa học trường đại học Giao thông Vận tải số 38 2012 6 Nguyễn Thế Truyện, Nguyễn Văn Nghĩa "Xây dựng mô hình toán học cho bài toán chẩn đoán online động cơ điện kéo. ..2.1.1 Trạng thái bình thường Trên cơ sở phân tích mối quan hệ giữa các thông số của đối tượng, xác định được tập các quan hệ ei như sau: Các mối quan hệ về điện e1: UF = UKT + UA (2.1) Điện áp động cơ (UF): Trong đó: UKT: Điện áp kích từ UA: Điện áp phần ứng Suất phản điện động của động cơ (EA): e4: EA=KE.Φ.nF (2.2) Trong đó: nF: Tốc độ quay của ĐCĐK KE: Hằng số máy điện Φ: Từ thông phần cảm Dòng điện. .. năng chẩn đoán và sai số, chứng tỏ việc sử dụng mạng nơron trong bài toán chẩn đoán là phù hợp và có thể áp dụng KẾT LUẬN Trên cơ sở nghiên cứu những vấn đề chẩn đoán kỹ thuật cho ĐCĐK và ứng dụng mạng nơron, luận án đã đi sâu giải quyết bài toán chẩn đoán dựa trên mô hình ước lượng thông số bằng mạng nơron RBF và thực hiện được mục tiêu của luận án đã đề ra Những kết quả chính thu được trong luận... nguồn, động cơ hoạt động ở điện áp rất thấp (10-40V), dòng điện đạt 250A, sau đó giảm dần, tốc độ quay của động cơ tăng dần từ 0 và đạt tốc độ ổn định sau thời gian khoảng 100-200 giây Khi động cơ chạy không tải, dòng điện xấp xỉ bằng 0, điện áp trên động cơ rất nhỏ cỡ 10-20V Trong đa số thời gian, tốc độ của động cơ (và cả đoàn tàu) biến đổi với gia tốc thấp Như vậy, ngoại trừ thời điểm đóng nguồn, trong. .. trung tâm xử lý số liệu tập trung và các thiết bị chẩn đoán online để đảm bảo khả năng vận hành của đầu máy cũng an toàn chạy tàu cho cả đoàn tàu 27 DANH SÁCH CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 1 Nguyễn Văn Nghĩa, “Đề xuất phương pháp xây dựng mô hình toán và thuật toán chẩn đoán tình trạng kỹ thuật cho các thiết bị điện trên đầu máy diezel truyền động điện Tạp chí khoa học trường đại học Giao thông Vận tải... xếp chồng các hàm cơ bản trong không gian ơclit n chiều ứng với n biến đầu vào Hình 3.2 mô tả một mạng RBF 1 đầu vào, 1 đầu ra, nội suy hàm số bằng cách xếp chồng 3 hàm cơ bản Gauss với tâm và bán kính khác nhau để ước lượng một hàm bậc nhất Ví dụ trên thể hiện khả năng ước lượng của mạng: Sai số nhỏ trong khoảng [-8, 4], và lớn trong khoảng còn lại 3.1.2 Cấu trúc hệ chẩn đoán sử dụng mạng RBF Tín hiệu... chẩn đoán Nhận xét Trong chương 3 đã nghiên cứu giải quyết bài toán chẩn đoán dựa trên mô hình ước lượng thông số bằng mạng nơron RBF Đề xuất 2 mô hình chẩn đoán động cơ điện kéo dựa trên 2 thông số nhiệt độ và sụt áp do tiếp xúc chổi than (∆Utx) sử dụng mạng RBF như khâu ước lượng thông số Đã tiến hành xây dựng và lấy số liệu từ mô hình mô phỏng, xác định cấu trúc mạng và kiểm tra sai số trên cơ sở... toout Trong đó, nF liên quan đến tốc độ đoàn tàu, IF liên quan đến sức kéo, tcinvà tcout biểu thị mức độ tản nhiệt Mạng phải có khả năng mô phỏng chính xác nhiệt độ đầu ra của thiết bị trong trạng thái làm việc bình thường Ở trạng thái chẩn đoán, mạng vẫn nhận bộ thông số đầu vào trên và cho ra nhiệt độ thiết bị trong trạng thái bình thường tocoutN Nếu nhiệt độ thực tocout sai khác với nhiệt độ chẩn đoán. .. thiết lập, đặc biệt là có thể sử dụng trong quá trình tích lũy và thu thập số liệu (số liệu thống kê ít và đang cập nhật) Phương pháp được đề xuất sử dụng tập số liệu kích thích đầu vào và đáp ứng đầu ra của đối tượng trong trường hợp bình thường và lỗi với sai số cho phép Luận án mới là những bước đi ban đầu trong việc giải quyết bài toán chẩn đoán kỹ thuật cho ĐCĐK bằng mạng nơron - một công cụ xử lý . vào lĩnh v ực chẩn đoán kỹ thuật. Đề tài luận án Ứng dụng mạng nơ ron trong chẩn đoán tình trạng kỹ thuật động cơ điện kéo trên đầu máy đi sâu nghiên. thông số chẩn đoán. Chương 3: Ứng dụng mạng nơron trong ch ẩn đoán ĐCĐK. CHƯƠNG 1: CHẨN ĐOÁN TÌNH TRẠNG KỸ THUẬT CHO ĐỘNG CƠ ĐIỆN KÉO 1.1 Tình hình nghiên