В условиях современного производства все большее внимание уделяется решению задач по повышению надежности электрооборудования технологических систем.
Одними из массовых типов промышленного электрооборудования (ЭО) являются электроприводы и трансформаторы. Общеизвестно, что эксплуатация данного электроэнергетического оборудования, находящегося в неудовлетворительном техническом состоянии, приводит как к прямым финансовым потерям, связанным с выходом из строя оборудования, так и к косвенным потерям из-за простоя производственного и технологического оборудования.
В целом следует отметить, что вопросы сокращения потерь от неисправностей электрооборудования в промышленности в значительной степени могут решаться на основе диагностирования оборудования и в первую очередь за счет обнаружения дефектов в электрооборудовании на ранней стадии их возникновения.
Решению проблемы повышения эффективности технологического процесса поиска неисправностей в промышленном электрооборудовании может помочь использование методов технической диагностики.
Наиболее трудоемким процессом в производстве и управлении является процедура оценки ситуации и принятия решения. Это объясняется в первую очередь постоянно возрастающим объемом информации, которую необходимо учитывать для повышения объективности оценки ситуации. С другой стороны, знания, позволяющие эксперту получать качественные и эффективные решения поставленных задач, являются в основном эвристическими, экспериментальными, неопределенными, имеющими некоторую степень правдоподобия. Это, во-первых, ставит на первый план необходимость комплексной автоматизации процесса сбора информации и принятия решения, во-вторых, обуславливает высокую сложность создания соответствующих автоматизированных систем.
Такая интеллектуальная система даст возможность решения диагностических задач целых типов электрооборудования и будет доступна для использования значительному кругу специалистов самой различной квалификации.
Научная новизна результатов работы заключается в следующем: предложены функциональные схемы сложного промышленного электрооборудования, отличающиеся тем, что в них учтены влияния внешних возмущающих факторов и проведена детализация механических узлов электрооборудования; разработаны алгоритмы диагностирования электроприводов постоянного и переменного тока, а также трансформаторов; сформированы структуры баз знаний для диагностирования электротехнического промышленного оборудования; представлены формализованные базы знаний для поиска неисправностей в данном электрооборудовании.