Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0825U001831, Дисертація доктора філософії На здобуття Доктор філософії Дата захисту 03-07-2025 Статус Захищена Назва роботи Методи та засоби динамічного збору візуальних даних про дефекти об’єктів вітроенергетики. Здобувач Свистун Сергій Олегович, Керівник Савенко Олег Станіславович Опонент Баловсяк Сергій Васильович Опонент Дубчак Леся Орестівна Рецензент Павлова Ольга Олександрівна Рецензент Манзюк Едуард Андрійович Опис Свистун Сергій Олегович. Методи та засоби динамічного збору візуальних даних про дефекти об’єктів вітроенергетики. - Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 123 Комп’ютерна інженерія. - Хмельницький національний університет, Хмельницький. 2025. Актуальною задачею є підвищення надійності та економічної ефективності вітроенергетики завдяки автоматизації огляду турбін за допомогою БПЛА. Дисертація присвячена розробці методів і засобів, що забезпечують цикл «зліт - збір зображень - аналіз - рекомендації», зменшуючи ручні операції та підвищуючи точність виявлення дефектів. У вступі обґрунтовано, що ручний огляд турбіни триває понад чотири години, не охоплює всіх критичних зон та небезпечний для персоналу. Аналіз публікацій показав відсутність єдиного рішення, що інтегрує планування польоту, мультиспектральний збір даних і кількісну оцінку ризиків. Проведено огляд методів моніторингу вітрових установок: порівняно понад тридцять платформ щодо швидкодії, енергоспоживання та точності. Виявлено, що найкращі комплекси скорочують огляд лише до сорока хвилин і обмежено працюють із тепловими знімками. Сформульовано вимоги до системи: автономність, інтеграція спектральних діапазонів, адаптивність до аеродинамічних умов, математична пріоритизація дефектів. Об’єкт дослідження - процеси збору, розпізнавання й обробки зображень з БПЛА для виявлення дефектів об’єктів вітрової енергетики. Предмет дослідження - методи та засоби для збору, розпізнавання й обробки зображень із БПЛА. Мета - покращення ефективності збору, точності розпізнавання й оброблення зображень для виявлення дефектів об’єктів вітрової енергетики. Для досягнення мети сформульовано сім завдань, що охоплюють аналіз літератури, архітектуру, розробку спеціальних методів та їхню інтеграцію у єдину систему. Наукова новизна результатів: 1. розроблено нову архітектуру кіберфізичної системи, яка поєднує адаптивне планування польоту БПЛА, мультиспектральний збір даних, хмарно-периферійне оброблення ансамблем нейромереж та нечітке оцінювання ризиків дефектів, що забезпечує автономність циклу огляду; 2. розроблено метод моніторингу, що враховує тривимірну геометрію лопатей та вітрові навантаження, адаптує траєкторії, зменшує енерговитрати польоту та ризик пропуску дефектів; 3. розроблено метод композиції мультиспектральних зображень з урахуванням вагових коефіцієнтів та просторових викривлень, підвищуючи контрастність, деталізацію дефектів та знижуючи кількість хибних спрацьовувань; 4. уперше створено метод оцінювання критичності дефектів на основі нечітких множин, що враховує експертні знання й фізичні параметри ВЕУ та пріоритизує ремонтні роботи, покращуючи безпеку та економічну ефективність. Наукова новизна дисертації полягає в створенні цілісної методології, що вперше поєднала адаптивний маршрут обльоту, мультиспектральну інтеграцію знімків та кількісну оцінку ризику в одному автоматизованому циклі. Запропоновано новий принцип злиття теплових і видимих зображень, а також новий спосіб ранжування дефектів за ступенем небезпеки, підтверджений експертними оцінками та польовими експериментами. Практичне значення одержаних результатів підтверджено лабораторними випробуваннями. Система забезпечила десятикратне скорочення часу огляду та підвищила технічну готовність вітропарку на 4,3%. Розроблену кіберфізичну систему впроваджено на українському підприємстві та інтегровано в навчальний процес Хмельницького національного університету, де він використовується для підготовки фахівців з експлуатації дронів та аналізу даних. Структура роботи складається з анотації, переліку скорочень, вступу, чотирьох розділів, висновків, списку літератури та додатків, загальним обсягом 224 сторінок друкованого тексту, що містять 37 рисунків та 38 таблиць. Основні результати опубліковано у восьми наукових працях, поміж яких дві статті у виданнях, що індексуються міжнародними наукометричними базами Scopus/Web of Science, та одне свідоцтво про реєстрацію комп’ютерної програми. Дата реєстрації 2025-05-20 Додано в НРАТ 2025-05-20 Закрити