تشخیص خطای تجهیزات صنعتی دوار مبتنی بر هوش مصنوعی نیمه نظارت شده با تمرکز بر ژنراتورهای الکتریکی سنکرون

چکیده مقاله

ژنراتورهای سنکرون اجزای ضروری در نیروگاه ها هستند و نقش مهمی در تولید برق دارند قابلیت اطمینان سیستم تولید برق به شدت به عملکردمناسب ژنراتورهای سنکرون بستگی دارد بنابراین، تشخیص خطا در ژنراتورهای سنکرون و همچنین بسیاری از تجهیزات دوار صنعتی دیگر برای عملکردمداوم نیروگاه ها و جلوگیری از خرابی های فاجعه بار بسیار مهم است هر روش پیشنهادی تشخیص خطا برای ژنراتورهای سنکرون، باید در تشخیص خطاهای اولیه از نظر زمان محاسباتی کارآمد و قابل اطمینان باشد و در عین حال به راحتی اجرا شوند در این مقاله ما یک روش تشخیص خطای ژنراتور سنکرون مبتنی بر هوش مصنوعی را پیشنهاد میدهیم که از سیگنال های جانبی ژنراتور استفاده میکند به طور خاص، هدف ما استفاده از یک معماری CNN یک بعدی برای استخراج ویژگی سیگنالهای جانبی است که خطاهای کاری ژنراتور را منعکس میکند و یک ساختار شبکه عصبی نیمه نظارت شده پیشرفته را توسعه میدهد که میتواند به طور دقیق خطا را طبقهبندی و شناسایی کند با در نظر گرفتن مفهوم مدل معمولی دستگاه، سعی می شود مدل به اندازه کافی ساده باشد تا در بردهای محاسبات صنعتی معمولی و اقتصادی قابل پیاده سازی باشد

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

محمدمرتضی غلامی

دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی برق گرایش کنترل، دانشکده مهندسی سیستمهای هوشمند و علوم داده دانشگاه خلیج فارس

امین ترابی جهرمی

عضو هیات علمی گروه مهندسی برق گرایش کنترل، دانشکده مهندسی سیستم های هوشمند و علوم داده دانشگاه خلیج فارس

ولی اله غفاری

گروه پژوهشی و فناوری کنترل و پایش هوشمند، پژوهشکده فناوری اطلاعات و ارتباطات، دانشگاه خلیج فارس

�لامی، محمدمرتضی و ترابی جهرمی، امین و غفاری، ولی اله،1403،تشخیص خطای تجهیزات صنعتی دوار مبتنی بر هوش مصنوعی نیمه نظارت شده با تمرکز بر ژنراتورهای الکتریکی سنکرون،اولین کنفرانس بین المللی دوسالانه هوش مصنوعی و علوم داده،بوشهر

ارائه‌شده در

همایش ملی علوم و مهندسی دفاعی سپاه3 اردیبهشت 1403 · تهران