Research of the possibility of using neural networks in the tests of locomotive hydraulic transmissions
| Jazyk: | ukrajinština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Information and control systems at railway transport; № 5 (2017): ; 8-15 Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте; № 5 (2017): ; 8-15 Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті; № 5 (2017): Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті; 8-15 |
| ISSN: | 1681-4886 2413-3833 |
| Popis: | Досліджено можливість розроблення системи самодіагностики інформаційно-вимірювальної системи випробувань гідравлічних передач тепловозів. Запропоновано використання нейронних мереж і нечіткої логіки для розроблення системи самодіагностики інформаційно-вимірювальної системи випробувань гідравлічних передач тепловозів. Як початковий етап розроблення системи діагностики за допомогою нейронних мереж представлена нейронна мережа, що прогнозує частоту обертання турбінного колеса гідропередачі при випробуваннях у режимі вибігу. Таке рішення дозволяє застосовувати в режимі вибігу датчик Д2-ММУ-2. Исследована возможность разработки системы самодиагностики информационно-измерительной системы испытаний гидравлических передач тепловозов. Предложено использование нейронных сетей и нечеткой логики для разработки системы самодиагностики информационно-измерительной системы испытаний гидравлических передач тепловозов. Как начальный этап разработки системы диагностики с помощью нейронных сетей представлена нейронная сеть, которая прогнозирует частоту вращения турбинного колеса гидропередачи при испытаниях в режиме выбега. Такое решение позволяет применять в режиме выбега датчик Д2-ММУ-2. The possibility of developing a self-diagnostics system of the diesel locomotives hydraulic transmissions information-measuring test system is researched. The use of neural networks and fuzzy logic for the development of a self-diagnostics system of the diesel locomotives hydraulic transmissions information-measuring tests system is proposed. As the initial stage of developing a diagnostic system using neural networks, a neural network is presented which predicts the rotational speed of the hydraulic turbine wheel during run-time tests. For this purpose, a three-layered, fully permeable perceptron is constructed. This perceptron allows to predict the last 24 seconds of rotation of the hydraulic transmission turbine wheel shaft in run-out mode based on the previous 48 seconds with a fairly high accuracy. Such a developed neural network can be used as part of a self-diagnostic subsystem of the diesel locomotives hydraulic transmissions information-measuring test system and in tests of transmissions in run-out mode when the sensor D2-MMU-2 is used. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|