Registration Number
0826U004242, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
28-08-2026
popup.evolution
o
Title
Automatic Control Systems Based on Acoustic Flaw Detection
Author
Andrii A. Savula,
popup.head Oleksii A. Zhuchenko
popup.opponent Andriy Topalov
popup.opponent Roman M. Fedoryshyn
popup.review Artem Sazonov
popup.review Liudmyla D. Yaroshchuk
popup.rada
National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»
Description
Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі створення замкненої системи автоматичного керування промисловим обладнанням на базі звукової дефектоскопії, що забезпечує адаптивну оптимізацію режимів експлуатації в реальному часі на основі безперервного акустичного моніторингу технічного стану.
Актуальність теми. Розвиток сучасного промислового виробництва безпосередньо залежить від надійності та ефективності експлуатації технологічного обладнання. Незаплановані зупинки виробництва через відмови електродвигунів, насосних агрегатів, компресорів, редукторів та іншого обладнання призводять до значних економічних втрат, які в окремих галузях можуть досягати мільйонів гривень за годину простою. Традиційні підходи до технічного обслуговування, що базуються на планово-попереджувальних ремонтах з фіксованою періодичністю або на фактичному обслуговуванні після виникнення відмови, є неоптимальними з економічної точки зору та не забезпечують максимальної ефективності використання ресурсу обладнання.
Звукова дефектоскопія має унікальні переваги перед альтернативними методами діагностики, зокрема безконтактність реєстрації сигналів, низьку вартість мікрофонного обладнання, можливість одночасного моніторингу множинних об'єктів та виявлення широкого спектру механічних дефектів включаючи проблеми підшипників, дисбаланс обертових елементів, дефекти зубчастих передач та порушення умов змащування.
Однак потенціал звукової дефектоскопії залишається нереалізованим через фундаментальне обмеження існуючих систем — їх пасивний характер, коли система лише інформує оператора про виявлені аномалії без автоматичного впливу на режим роботи обладнання. Традиційні підходи передбачають роздільне функціонування діагностичних систем та систем керування, що унеможливлює оперативну реакцію на зміну технічного стану та призводить до експлуатації обладнання в неоптимальних режимах. Рішення про зміну режиму роботи приймається оператором на основі рекомендацій системи, що створює затримку між зміною режиму і реакцію оператора, що не дозволяє реалізувати оптимальне балансування між продуктивністю та збереженням ресурсу в реальному часі. Відтак інтеграція акустичної діагностики безпосередньо в контур автоматичного керування в якості системи визначення стану обладнання є актуальною науково-технічною задачею, вирішення якої дозволить створити інтелектуальні системи, здатні автоматично адаптувати режими експлуатації відповідно до поточного технічного стану обладнання.
Мета і завдання дослідження. Метою дослідження є підвищення відмовостійкості електромеханічних систем шляхом створення замкненої системи автоматичного керування, яка використовує результати акустичної діагностики для адаптивної оптимізації керування, в умовах зміни експлуатаційного стану.
Для досягнення поставленої мети в роботі вирішувались такі завдання: проведення аналізу методів звукової дефектоскопії промислового обладнання та дослідження фізичних механізмів генерації акустичних сигналів різними типами дефектів; розробка та дослідження методів обробки акустичних сигналів для виділення діагностично важливої інформації з зашумлених записів в умовах промислового середовища; розробка методів класифікації технічного стану обладнання на основі акустичних сигналів з використанням алгоритмів машинного навчання; синтез системи автоматичного керування промисловим обладнанням, яка інтегрує результати акустичної діагностики для адаптивної оптимізації режимів експлуатації; розробка алгоритмів екстремального керування для пошуку та підтримки оптимальних режимів роботи обладнання в умовах апріорної невизначеності.
Об'єктом дослідження є процес автоматичного керування промисловими об’єктами з використанням звукової діагностики як керуючим сигналом в процесі неперервної експлуатації.
Предметом дослідження є адаптивні системи автоматичного керування, що використовують теорію обробки сигналів та підходи машинного навчання для адаптації режиму роботи на базі звукової дефектоскопії.
Методи дослідження. У роботі використано методи цифрової обробки сигналів для фільтрації акустичних сигналів, виокремлення особливостей сигналу, аналізу їх спектральних характеристик. Ці методи включають в себе частотні перетворення, такі як, дискретне перетворення Фур'є та віконне перетворення Фур'є, отримання різного роду часових ознак та енергетичних. Застосовано методи машинного навчання для класифікації технічного стану обладнання, зокрема алгоритми Random Forest, Support Vector Machines. Використано методи штучної генерації ознак для створення нових, унікальних характеристик акустичного сигналу через комбінування та трансформування базових ознак. Застосовано методи теорії автоматичного керування для синтезу систем оптимального керування, екст
Registration Date
2026-08-03
popup.nrat_date
2026-08-03 / 2026-09-14
