ДОСЛІДЖЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ ТЕПЛОТЕХНІЧНОГО КОНТРОЛЮ ПАРОВОГО КОТЛА У СКЛАДІ СУДНОВОЇ ЕНЕРГЕТИЧНОЇ УСТАНОВКИ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Ключові слова:
паровий котел, система теплотехнічного контролю, контрольно-вимірювальний прилад, несправність, машинне навчання, класифікатор, дані, зниження розмірностіАнотація
У статті розглядаються підходи щодо використання даних, отриманих від контрольно-вимірювальних приладів, для моніторингу продуктивності, виявлення несправностей тощо, що дає змогу скоротити час простою, скоротити технічне обслуговування і знизити витрати на вироблення енергії. Однак не всі контрольновимірювальні прилади чутливі до виявлення несправності. У роботі запропонов методику вибору оптимального за кількістю і складом набору контрольновимірювальними приладів, необхідних для ефективного автоматизованого виявлення відмов котлів на основі машинного навчання для аналізу несправностей парового котла у складі суднової енергетичної установки. У роботі використовується метод зниження розмірності mRMR і контрольований класифікатор машинного навчання SVM для класифікації нормальних і помилкових станів котла. Результати розрахунків показують, що без реалізації вибору оптимального набору даних класифікатор на основі SVM забезпечує точність машинного навчання 94,1%. Після усунення нерелевантних контрольно-вимірювальних приладів продуктивність класифікатора машинного навчання збільшилася в експерименті з оптимальними даними приладів. Алгоритм mRMR на основі SVM забезпечує точність машинного навчання 97,4%, що ефективніше порівняно з підходом без реалізації вибору оптимального набору даних.
