Двухэтапный метод принятия решений и алгоритмы обработки информации при идентификации состояния высоковольтных выключателей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Дубров, Вячеслав Игоревич

• Дубров, Вячеслав Игоревич
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Дубров, Вячеслав Игоревич

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ МАЛОМАСЛЯНЫХ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ И ИХ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Формализация описания ВВ как объекта исследования

1.2 Обзор и анализ известных систем диагностики ВВ

1.3 Анализ известных методов измерения скорости перемещения подвижного контакта высоковольтных выключателей

1.4 Исследование эталонных характеристик «межконтактная емкость -межконтактное расстояние»

1.5 Исследование комплексной модели «объект - измерительное устройство»

1.6 Постановка задач

Выводы к главе 1

2 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ДИАГНОСТИКИ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ ПО СКОРОСТНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ НА БАЗЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

2.1 Анализ и выбор оптимальных спектральных методов обработки характеристик высоковольтных выключателей

2.1.1 Исследование спектральных методов анализа сигналов для применения в первичной обработке сигнала

2.1.2 Непараметрические методы. Быстрое преобразование Фурье

2.1.3 Непараметрические методы. Периодограммный анализ

2.1.4 Параметрические методы. Авторегрессионный анализ

2.1.5 Кепстральный анализ

2.1.6 Методы частотного-временного развертывания сигнала

2.1.7 Сравнение и выбор оптимального метода обработки скоростных характеристик ВВ

2.2 Выбор и обоснование оптимальных вейвлетов для вейвлет-спектральной обработки сигналов

2.2.1 Математическая обработка динамических характеристик подвижного контакта ВВ с использованием непрерывного вейвлет-анализа

2.2.2 Вейвлет-спектральный анализ динамических характеристик подвижного контакта ВВ с использованием предварительного вейвлет-фильтра

2.3 Алгоритм диагностики ВВ по скоростным характеристикам на базе вейвлет-анализа и нейронных сетей

2.4 Оптимизация алгоритма диагностики ВВ на базе вейвлет-анализа и нейронных сетей. Алгоритм выбора информативного диапазона из вейвлет-спектра

2.5 Оптимизация алгоритма диагностики ВВ на базе вейвлет-анализа и нейронных сетей. Решение задачи оптимизации структуры нейронной сети с помощью генетических алгоритмов

Выводы к главе 2

3 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА КОНТРОЛЯ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ ПО ВРЕМЕННЫМ ПАРАМЕТРАМ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ

3.1 Алгоритм контроля по временным параметрам. Нечеткая модель

3.2 Алгоритм контроля по временным параметрам. Статистическая модель обнаружения аномалий

3.3 Алгоритм контроля по временным параметрам. Сравнение нечеткой и статистической моделей для контроля

3.4 Сравнение алгоритмов контроля ВВ по временным параметрам и диагностики ВВ по скоростным характеристикам. Двухэтапный метод диагностики ВВ

3.5 Апробация алгоритма выбора информативного диапазона из вейвлет-спектра в задаче диагностики электромагнитных механизмов

Выводы к главе 3

4 РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ДИАГНОСТИКИ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ

4.1 Анализ источников возникновения методической погрешности измерения скорости

4.2 Проектирование системы диагностики ВВ

4.3 Разработка встроенного программного обеспечения системы диагностики ВВ

4.4 Разработка испытательного стенда

4.5 Результаты проектирования системы диагностики и испытательного стенда

Выводы к главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А. Акты внедрения результатов диссертации

Приложение Б. Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ, разработанные в процессе выполнения диссертационной работы

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВ - высоковольтный выключатель;

ВП - виртуальный прибор;

НС - нейронная сеть;

НЛ - нечеткая логика;

БПФ - быстрое преобразование Фурье;

ДПФ - дискретное преобразование Фурье;

ОПФ - оконное преобразование Фурье;

НВП - непрерывное вейвлет-преобразование;

ДВП - дискретное вейвлет-преобразование;

АУИИ - алгоритм уменьшения информационной избыточности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Двухэтапный метод принятия решений и алгоритмы обработки информации при идентификации состояния высоковольтных выключателей»

ВВЕДЕНИЕ

Обеспечение высокой надежности высоковольтной коммутационной аппаратуры электрических подстанций предприятий, электростанций, электрических сетей и городов является важной проблемой современной электроэнергетики и одним из условий предупреждения системных техногенных аварий и катастроф. Наиболее ответственным видом коммутационной аппаратуры на предприятиях электроэнергетики являются высоковольтные выключатели (ВВ) 6 кВ - 220 кВ. Качество их функционирования определяет степень надёжности работы всей системы передачи и распределения электроэнергии, как в нормальных, так и в аварийных режимах. К настоящему времени в отечественной электроэнергетике сложилась критическая ситуация, связанная с предельным износом (до 70 %) парка ВВ, эксплуатирующихся в энергосистемах и, вследствие чего, существует повышенная опасность возникновения не только аварийных ситуаций, но и техногенных катастроф в энергосистемах из-за отказов ВВ. Полная и одновременная замена ВВ на всех энергетических предприятиях страны является слишком дорогостоящей процедурой, более выгодным вариантом является контроль и диагностика состояния ВВ и выявление подлежащей ремонту или замене части общего парка ВВ.

В то же время применяемые десятки лет в массовом порядке диагностические средства на основе примитивных электромагнитных вибрографов не обеспечивают приемлемой точности измерений параметров, требуемой надежности и автоматизации диагностических процедур.

На протяжении последних 20-25 лет большой вклад в создание современных методов и средств диагностики ВВ с использованием микропроцессорной техники внесли отечественные и зарубежные ученые Апольцев Ю.А., Власов А.Б., Воробьев М.Н., Григорьев В.И., Долгих В.В., Кириевский В.Е., Кириевский Е.В., Константинов А.Г., Лапонов С.Н., Михеев

Г.M., Минкина И.С., Моисеев В.А., Суровцев В.Г., Чернышев В.А., Шевцов В.М. и др. [1-29], Beierl О., Dongyan L., Hillers T., Lithgow B.L., Miao X., Mingzhe R., Morrison R.E., Wang Y., Weifeng H., ZezhongZ. [30-34] и др.

Однако современные диагностические системы, пришедшие в последние годы на смену морально устаревшим вибрографам, не используют в полной мере возможности используемой микропроцессорной техники, поскольку алгоритмы диагностики остаются простейшими и потому далеко не оптимальными. В частности, существующие методы и средства диагностики высоковольтного коммутационного оборудования не используют хорошо зарекомендовавшие себя в других областях техники современные методы обработки сигналов, вейвлет-анализа, методов искусственного интеллекта, машинного обучения, которые могли бы существенно повысить точность измерений и надежность диагностических процедур, а также степень их автоматизации. Значительный вклад в развитие диагностических систем могло бы внести применение современных наработок в области системного анализа, где в последние годы большую работу провели такие ученые как Веселов Г.Е., Кириченко A.B., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Пиль Э.А., Пьявченко О.Н., Самойлов Л.К., Сольницев Р.И., Фетисов В.A., Ritchey T., Bentley L.D. и др.

Назрела необходимость разработки систем диагностики энергетического оборудования нового поколения на базе аппарата искусственного интеллекта с использованием методологии системного анализа, что станет важным шагом в решении проблемы обеспечения безопасности эксплуатации электрических подстанций и снижения опасности техногенных аварий и катастроф в электроэнергетике за счет повышения надежности выявления неисправного и потенциально ненадежного высоковольтного коммутационного оборудования. Такие диагностические системы могут выполнять функции нижнего уровня информационно-телекоммуникационных систем, составляющих основу перспективных АСУ подстанций и электроэнергетических систем. В этом случае диагностические системы нового поколения будут работать в режиме

непрерывного мониторинга и предполагают встраивание в заводских условиях непосредственно в само коммутационное оборудование. Режим непрерывного мониторинга позволит выявлять не только неисправности ВВ, но и оценивать их остаточный ресурс и передавать автоматически на верхний уровень информационно-телекоммуникационной системы (АСУ) рекомендации о необходимости вывода в ремонт или полной замены соответствующего коммутационного оборудования участка энергосистемы с целью предотвращения в ней техногенных аварий и катастроф.

Основание для выполнения работы. Диссертационная работа выполнена на кафедре «Информационные и измерительные системы и технологии» ЮжноРоссийского государственного политехнического университета (НПИ) имени М.И. Платова» - ЮРГПУ (НПИ).

Тема исследований выполнялась в соответствии с Перечнем «Приоритетные направления развития науки, технологий и техники в Российской Федерации» (разделы «3. Информационно-телекоммуникационные системы» и и с «Перечнем критических технологий Российской Федерации», утвержденными (разделы «13. Технологии информационных, управляющих, навигационных систем», «21. Технологии предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера», утвержденным указом Президента Российской Федерации от 7 июля 2011 г. №899 и по научному направлению ЮРГПУ (НПИ) «Теория, принципы и технологии построения информационно-вычислительных и измерительных систем» (утверждено решением ученого совета университета от 28.09.11).

Актуальность создания современных интеллектных диагностических систем с использованием методов системного анализа обусловлена необходимостью повышения степени автоматизации, уровня безопасности и надежности эксплуатации высоковольтного коммутационного оборудования в электроэнергетике.

Объектом исследования является процесс диагностики ВВ.

Предметом исследования являются методы формирования и представления знаний в диагностической экспертной системе.

Целью диссертации является разработка методов и алгоритмов диагностики ВВ на базе методологии системного анализа, искусственного интеллекта и современных методов обработки информации для превентивного выявления опасности потенциальных отказов ВВ и предотвращения аварийных ситуаций на энергетических предприятиях.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• анализ существующих систем диагностики ВВ и обоснование путей их дальнейшего совершенствования;

• исследование и выбор спектральных и временных методов обработки сигналов и их теоретическое обоснование для решения задачи системного анализа технического состояния ВВ;

• исследование и разработка нейросетевой модели идентификации технического состояния ВВ;

• исследование и разработка алгоритмов идентификации технического состояния ВВ на базе методов идентификации аномалий;

• разработка комплекса автоматической системы интеллектуальной диагностики ВВ по параметрам движения их подвижных контактов на основе разработанных алгоритмов диагностики.

Научная новизна результатов диссертационной работы заключается в разработке теоретических основ создания двухэтапного метода идентификации технического состояния ВВ, включающих:

научное обоснование применения вейвлет-спектральных методов обработки сигналов скоростной характеристики ВВ, обеспечивающих задание четких граничных коэффициентов, отличающих исправные и неисправные выключатели (сс. 65-74);

разработку и исследование нового алгоритма выбора информативного диапазона из вейвлет-спектра скоростных характеристик ВВ, основанного на обучении для каждого частотного диапазона вейвлет-спектра информационного сигнала своей нейронной сети (НС), вычислении для каждой нейронной сети ее точности при обучении и при тестировании и обеспечивающий значительное уменьшение объема данных без потери уровня информационности с устранением проблемы переобучения НС (сс. 79-82);

разработку и исследование алгоритма диагностики ВВ, основанного на контроле скоростных характеристик с применением вейвлет-анализа и нейронных сетей и обеспечивающего не только определение состояния ВВ, но и причину неисправности (сс. 74-79);

• разработку и исследование нового двухэтапного метода диагностики ВВ, основанного на использовании на первом этапе статистических или нечетких моделей по временным параметрам ВВ, а на втором - нейронных сетей и вейвлет-анализа скоростных характеристик ВВ, обеспечивающего преимущества обоих алгоритмов, такие как быстрое определение состояния ВВ и возможность определения причины неисправности (сс. 96-99).

Практическая значимость работы. Основные теоретические результаты диссертационной работы использованы при разработке программно-аппаратного комплекса для идентификации технического состояния ВВ, а предложенный алгоритм выбора информативного диапазона из вейвлет-спектра скоростных характеристик ВВ в подтверждение его универсальности был апробирован и успешно применен в смежной области (мехатронике) при разработке программы идентификации технического состояния электромагнитных механизмов.

Новизна и практическая ценность результатов диссертационных исследований подтверждена полученными свидетельствами РФ о регистрации программы для ЭВМ (всего 3 охранных документа).

Реализация результатов работы.

Полученные в диссертации научные и прикладные результаты нашли применение в разработках: ЮРГПУ(НПИ) при выполнении проекта № 8.2935.2011 по госбюджетной теме № 7.12 «Теория, принципы и технологии построения информационно-вычислительных и измерительных систем», проекта № 2833 «Теоретические основы моделирования, диагностики и информационного обеспечения сложных технических систем», выполняемого в рамках базовой части государственного задания № 2014/143; Штайнбайс-центра Мехатроники г. Ильменау (ФРГ); ООО «МИП «ИИС» г. Новочеркасск; ООО «Сенкотекс» г. Новочеркасск, а также в учебной дисциплине «Измерительные информационные системы», реализуемой на кафедре «Информационные и измерительные системы и технологии» ЮРГПУ(НПИ) в рамках учебных планов подготовки специалистов по специальности 200106 «Информационно-измерительная техника и технологии» и бакалавров по направлению 12.04.01 «Приборостроение». Кроме этого, результаты диссертационной работы реализованы при непосредственном участии автора при выполнении НИР, выполняемых по грантам Программ «СТАРТ» (государственный контракт № 9151 р/14977 с ООО «Сенкотекс» 2011 г.) и «УМНИК» (договор № 3139ГУ2/2014 2014 г.) Фонда содействия развитию МП в научно-технической сфере, а так же по стипендиальным программам «Леонард Эйлер» Германской службы академических обменов 2013 г., «Михаил Ломоносов» 2013-2014 гг. Министерства образования и науки РФ и Германской службы академических обменов (DAAD), «Стипендиальной программе Президента РФ молодым ученым и аспирантам, осуществляющим перспективные научные исследования и разработки по приоритетным направлениям 2013-2014 гг.».

Кроме того, предложенные алгоритмы применялись при разработке программно-аппаратного комплекса для идентификации технического

состояния ВВ при выполнении выпускной работы автора по дистанционной программе «Машинное обучение» Стэнфордского университета (США) 2011 г.

Достоверность изложенных в работе результатов обеспечивается применением известных научных методов и аппаратов теории искусственного интеллекта, системного анализа и обработки сигналов, результатами вычислительного эксперимента и моделирования в стандартных пакетах прикладных программ для решения задач технических вычислений Matlab, Octave, Lab VIEW.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на семинарах, конференциях, конгрессах и научно-технических сессиях:

• X, XI Международные научно-практические конференции «Инженерные, научные и образовательные приложения на базе технологий National Instruments 2011, 2012» (г. Москва, 2011, 2012 гг.);

• Международный Конгресс по интеллектуальным системам и информационным технологиям «ISIT 12» (п. Голубая Даль, 2012 г.);

• XII Международная научно-практическая конференция «Моделирование. Теория, методы и средства» (г. Новочеркасск, 2012 г.);

• 61-я научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных работников, аспирантов и студентов ЮРГТУ (НПИ) (г. Новочеркасск, 2012 г.);

• Международная молодежная конференция «Академические фундаментальные исследования молодых ученых России и Германии в условиях глобального мира и новой культуры научных публикаций» (г. Новочеркасск, 2012 г.);

• IV Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодежи» (г. Новочеркасск, 2013 г.);

• Региональная научно-техническая конференция «Студенческая научная весна» (г. Новочеркасск, 2013, 2014 гг.);

• II International Research and Practice Conference «Science, Technology and Higher Education» (Westwood, Canada 2013);

• XII Международная научно-практическая конференция «Современное состояние естественных и технических наук» (г. Москва,

2013 г.);

• Международная научно-практическая конференция «Современные энергетические системы и комплексы и управление ими» (г. Новочеркасск,

2014 г.);

• Международная научная конференция «Технические науки и современное производство» (г. Париж, Франция, 2014 г.).

Личный вклад автора. Автору принадлежат постановка задач исследования, способы их решения, основные научные результаты, выводы и рекомендации. Им сформулированы идеи защищаемых методов, алгоритмов и устройств диагностики ВВ. Под руководством и непосредственном участии автора разработаны зарегистрированные программные средства, реализующие полученные научные результаты. Выполненные в соавторстве работы подчинены общей постановке научной проблемы и предложенной автором концепции ее решения.

Публикации. Результаты диссертационного исследования опубликованы в 22 научных работах (общим объемом 6,42 п.л., вклад соискателя 3,778 п.л.), из них работ, опубликованных в рецензируемых научных журналах (из перечня ВАК) - 6; свидетельств на программы для ЭВМ - 3.

Соответствие паспорту научной специальности. Указанная область исследования соответствует паспорту специальностей 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации», а именно пункту 4 - «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», пункту 5 -«Разработка специального математического и программного обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки

информации», пункту 9 - «Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов», пункту 10 - «Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, биологических, медицинских и социальных системах», пункту 12 - «Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации», пункту 13 - «Методы получения, анализа и обработки экспертной информации».

Структура и краткое содержание диссертации по главам. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Общий объем диссертации составляет 157 страниц текста с 90 рисунками, 7 таблицами и 2 приложениями. Список литературы содержит 100 наименований.

Первая глава посвящена таким этапам исследования, как формализация объекта и постановка задач исследования. В частности, описан принцип работы исследуемого ВВ, описаны характеристики, которые можно измерить на ВВ, выделены основные из них, на которых будет акцентировано внимание при исследовании.

Проведен анализ известных систем диагностики ВВ и методов измерения скорости перемещения подвижного контакта ВВ. Это позволило сделать вывод о том, что наиболее перспективным для применения в дальнейших исследованиях диагностики технического состояния ВВ является акселерометрический метод измерения скорости, обеспечивающий уровень погрешности измерения скорости не более ± 6%.

Проведенный анализ позволил сформулировать задачи исследования, которые сводятся к выявлению, разработке методов диагностики ВВ, основанных на применении современных методов обработки сигналов, методов машинного обучения и искусственного интеллекта, обеспечивающих достоверность процесса диагностики более 90 %.

Вторая глава посвящена исследованию таких методов обработки информации о диагностируемом ВВ, как спектральный и вейвлет-спектральный анализ случайных сигналов, выбору оптимального метода для обработки скоростной характеристики ВВ, постановке задачи обработки скоростных характеристик ВВ и идентификации технического состояния последних, разработке алгоритмов решения поставленной задачи идентификации состояния ВВ, оптимизации информационных данных о состоянии ВВ и принятия решений о его техническом состоянии на базе аппарата нейронных сетей.

Были исследованы два больших класса методов спектрального анализа -параметрические и непараметрические. Для их практического сравнения . использовались функции скорости от времени у(Ч) и ускорения от времени а(1) процесса включения/отключения исправного ВВ и выключателей с различными типами неисправностей, таких как зажатые щеки направляющего устройства и присутствие люфта между полюсами.

Полученные результаты проведенного анализа по обработке скоростных характеристик ВВ указали на то, что использование вейвлет-анализа в качестве алгоритмической базы для систем автоматической диагностики состояния ВВ позволяет задать четкие граничные коэффициенты, отличающие исправные и неисправные ВВ. Были выделены и обоснованы наиболее подходящие типы вейвлет-функций: для фильтрации была выбрана вейвлет-функция «симлет», для вейвлет-спектрального анализа - вейвлет Морле.

Для решения задачи автоматизации процесса выделения этих признаков было предложено использование аппарата нейронных сетей и генетических алгоритмов. Был разработан алгоритм выбора информативного диапазона вейвлет-спектра. Предложен алгоритм подготовки системы диагностики.

Третья глава посвящена разработке алгоритма, решающего проблему большого объема вычислительных и временных ресурсов предложенного алгоритма на базе нейронных сетей и вейвлет-анализа. В качестве основных

параметров для контроля состояния ВВ при разработке альтернативного алгоритма было решено выбрать такие нормируемые временные параметры ВВ, как собственное время отключения, полное время отключения, собственное время включения. Также к этим трем основным параметрам были добавлены еще шесть дополнительных параметров, учитывающих разность во времени срабатывания трех фаз ВВ. Для контроля состояния ВВ по временным параметрам были выбраны для сравнительного анализа два метода «идентификации аномалий» (anomaly detection): метод статистической классификации и метод экспертной системы, построенной на базе нечеткой модели.

Были разработаны статистические и нечеткие модели работы ВВ. Обе модели были смоделированы в средах Octave и Matlab Simulink. Данные модели могут быть использованы при построении интеллектных диагностических систем различных типов коммутационного оборудования электрических подстанций.

Предложен алгоритм контроля ВВ на базе имеющихся моделей. Разработанный алгоритм обладает таким важным преимуществом перед алгоритмом диагностики ВВ по скоростным параметрам, как меньшее время его выполнения. Показано, что время выполнения алгоритма на базе НС на платформе Microchip PIC24F составляет 22 минуты, а алгоритма с использованием статистической/нечеткой модели - 0,2 секунды.

Также описан усовершенствованный новый метод, заключающийся в разбиении процесса диагностирования на два этапа. Первый этап: начальная диагностика с использованием нечетких моделей по временньш параметрам. Второй этап: нейросетевая диагностика определенных частотных диапазонов вейвлет-спектра функции ускорения перемещения контакта ВВ.

Предложенный двухэтапный метод диагностики позволяет устранить недостатки описанных выше одноэтапных алгоритмов на базе нечетких/статистических моделей и на базе НС.

Проведена апробация алгоритма выбора информативного диапазона в смежной области диагностики электромагнитных механизмов.

В четвертой главе на основе выполненных исследований приведены результаты разработки системы регистрации скоростных характеристик ВВ, позволяющей с минимальным объемом подготовительных работ производить диагностику технического состояния ВВ.

Также в ходе экспериментов с образцом диагностической системы был исследован вопрос о влиянии дискретности АЦП и динамического диапазона датчика ускорения на погрешность измерения.

Был разработан исследовательский стенд для имитации сигналов с датчика ускорения. Разработанный виртуальный прибор позволяет имитировать сигналы работы широкой гаммы типов ВВ, полученных с использованием различных датчиков ускорения.

1 АНАЛИЗ МАЛОМАСЛЯНЫХ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ И ИХ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ. ПОСТАНОВКА

ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Формализация описания ВВ как объекта исследования

Для обеспечения безопасной эксплуатации технических систем необходима разработка систем неразрушающего контроля и технической диагностики. К числу важнейших относится проблема диагностики коммутационной аппаратуры и, прежде всего, ВВ электростанций и электрических подстанций, поскольку от качества их функционирования зависит надежность передачи и распределения электроэнергии [35].

Маломасляные выключатели получили широкое распространение в различных типах (закрытых и открытых) распределительных устройств.

В таких выключателях изоляция токоведущих частей друг от друга и от заземленных конструкций осуществляется фарфором или другими твердыми изолирующими материалами. Контакты выключателей для внутренней > установки находятся в стальном бачке.

Маломасляные выключатели напряжением 35 кВ и выше имеют фарфоровый корпус. Самое широкое применение получили выключатели 6-10 кВ подвесного типа (ВМГ-10, ВМП-10). В этих выключателях корпус крепится на фарфоровых изоляторах к общей раме для всех трех полюсов. В каждом полюсе предусмотрен один разрыв контактов и дугогасительная камера [36].

Конструктивные схемы маломасляных выключателей представлены на рис. 1.1 [36], где 1 - подвижный контакт; 2 - дугогасительная камера; 3 -неподвижный контакт; 4 - рабочие контакты.

Рисунок 1.1 - Конструктивные схемы маломасляных высоковольтных выключателей

По типу, показанному на рис. 1.1 а, изготавливаются выключатели ВМГ-10 (выключатель масляный подвесной), а ранее изготавливались выключатели ВМГ-133. По конструктивной схеме, приведённой на рис.1.1 б, изготавливаются выключатели серии ВМП на напряжение до 35 кВ включительно. При больших номинальных токах предусматривают рабочие контакты снаружи выключателя, а дугогасительные - внутри металлического бочка (рис. 1.1 в). При больших отключаемых токах на каждый полюс имеется два дугогасительных разрыва (рис. 1.1 г). По такой схеме выполняются выключатели серии МГГ и МГ на

напряжение до 20 кВ включительно. Массивные внешние рабочие контакты позволяют рассчитать выключатель на большие номинальные токи (до 9500 А). При напряжении 35 кВ и выше корпус выключателя выполняется фарфоровым (рис. 1.1 д, серия ВМК - выключатель масляный колонковый). В выключателях 35, 110 кВ предусмотрен один разрыв на полюс, при больших напряжениях -два разрыва и более. Малообъёмные масляные выключатели изготавливаются на напряжение до 500 кВ включительно и номинальную мощность до 10000 МВА [36].

Область применения маломасляных выключателей - закрытые распределительные устройства электростанций и подстанций 6 - 110 кВ, комплектные распределительные устройства 6 - 35 кВ и открытые распределительные устройства 35 и 110 кВ [36].

Согласно [37], такие параметры, как скорости включения и отключения, ход контактов, время действия, относятся к нормируемым проверяемым характеристикам в процессе испытаний ВВ Состояние маломасляных выключателей определяется следующими временными параметрами: время включения и отключения, разновременность включения фаз, длительность и характер дребезга контактов. Приведенные параметры должны строго контролироваться [38].

Из описанного выше следует, что маломасляный ВВ представляет из себя сложную систему, поскольку включает в себя множество взаимосвязанных частей (подвижный контакт, дугогасительная камера, неподвижный контакт, рабочие контакты) и существует как единое целое.

В данной системе присутствуют различные типы связей, как материальные, так и информационные. Так при замыкании/размыкании контактов части системы «ВВ» передают друг другу механическое воздействие, но в то же время обмениваются информацией между элементами, подтверждая целостность и функциональность системы. В качестве передающейся

информации между компонентами системы, может выступать информация о техническом состоянии самой системы «ВВ». Данная информация проходит процесс преобразования при переходе из одной части системы в другую. Поэтому данная информация на различных элементах системы будет представляться по-разному.

Одним из наиболее распространенных способов представления информации о состоянии системы «ВВ» может служить его скоростная характеристика [37,39]. Эта характеристика скорости перемещения подвижного контакта является основной из ряда информативных параметров для диагностики высоковольтных выключателей.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Дубров, Вячеслав Игоревич, 2015 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Григорьев В. И. Приборы и средства диагностики электрооборудования и измерений в системах электроснабжения : Справочное пособие / В. И. Григорьев [и др.] // Под редакцией В.И. Григорьева. - М. : Колос. - 2006. - 272 с.

2. Михеев Г. М. Экспресс-диагностика высоковольтных выключателей на основе анализа цифрограмм / Г. М. Михеев, Ю. А. Федоров, В. М. Шевцов // Электрические станции. - 2007. - №4. - С. 60-65

3. Михеев Г. М. Цифровая диагностика высоковольтного электрооборудования / Г. М. Михеев // Издательский дом Додэка XXI. - М., 2008. - 304 с.

4. Михеев Г. М. Тепловизионный контроль высоковольтного оборудования / Г. М. Михеев // Электрические станции. - 1997. - № 11. - С. 5961.

5. Михеев Г. М. Цифровое осциллографирование для оперативного контроля состояния высоковольтного выключателя / Г. М. Михеев / Промышленная энергетика. - 2007. - № 2. - С. 18-22.

6. Михеев Г. М. Опыт тепловизионного контроля выключателей ВМТ-110, ВМТ-220 кВ / Г. М. Михеев, И. П. Елисеев / Энергетик. - 1995. - № 9. - С. 45-46.

7. Михеев Г. М. Методика распознавания точки дефекта в контактных соединениях выключателя серии ВМТ на основе термографирования / Г. М. Михеев, С. Н. Баталыгин // Энергетик. - 2004. - № 10. - С. 42-43.

8. Михеев Г. М. Особенности эксплуатации выключателей ВМТ / Г. М. Михеев // Энергетик. - 2001. - № 6. - С. 31-32.

9. Михеев Г. М. Особенности диагностики выключателей серии ВМТ на основе термографирования / Г. М. Михеев, С. Н. Баталыгин // Методы и средства технической диагностики : сб. науч. ст. Map. гос. ун-т. Йошкар-Ола. -2004. - С. 75-82.

10. Михеев Г. М. Методика распознавания точки дефекта в контактных соединениях выключателя серии ВМТ на основе термографирования / Г. М. Михеев, С. Н. Баталыгин // Промышленная энергетика. - 2004. - № 10. - С. 2226.

11. Чернышев Н. А. Аппаратура и метод раннего обнаружения дефектов в механизмах высоковольтных выключателей / Н. А. Чернышев, А. JI. Ракевич // Электрические станции. - 2004. - № 11. - С. 61-65.

12. Чернышев Н. А. Приборы безразборного контроля высоковольтных выключателей / Н. А. Чернышев // Промышленная энергетика. - 2004. - № 2. -С. 17-18.

13. Чернышев Н. А. Приборы безразборного контроля высоковольтных выключателей / H.A. Чернышев // Электрические станции. - 2004. - № 2. - С. 6970.

14. Чернышев Н. А. Приборы безразборного контроля высоковольтных выключателей / Н. А. Чернышев // Промышленная энергетика. - 2005. - № 5. -С. 12-13.

15. Чернышев Н. А. Приборы контроля выключателей ПКВ/М5А и ПКВ/М6 / Н. А. Чернышев // Энергетик. - 2003. - № 11. - С. 44.

16. Чернышев Н. А. Приборы безразборного контроля высоковольтных выключателей / Н. А. Чернышев // Энергетик. - 2005. - № 4. - С. 45.

17. Чернышев Н. А. Прибор контроля высоковольтных выключателей ПКВ/М7 / Н. А. Чернышев // Энергетик. - 2005. - № 8. - С. 43.

18. Чернышев Н. А. Приборы безразборного контроля высоковольтных выключателей / Н. А. Чернышев // Промышленная энергетика. - 2005. - № 5. -С. 12-13.

19. Чернышев Н. А. Универсальный прибор контроля высоковольтных выключателей ПКВ/УЗ / Н. А. Чернышев // Промышленная энергетика. - 2005. -№6. - С. 14-15.

20. Чернышев Н. А. Испытание высоковольтных выключателей при пониженном напряжении и в сложных циклах / Н. А. Чернышев, Е. В. Звягинцев // Электрические станции. - 2007. - № 2. - С. 63.

21. Апольцев Ю. А. Проблемы испытаний вакуумных выключателей / Ю. А. Апольцев, М. Н. Воробьев // Энергетик. - 2003. - №1. - С. 14-15.

22. Власов А. Б. Использование тепловизоров для контроля состояния электрооборудования в Колэнерго / А. Б. Власов, Н. С. Афанасьев, А. В. Джура // Электрические станции. - 1994. - № 12. - С. 44-45.

23. Лапонов С. Н. Тепловизионный контроль и диагностика электрооборудования / С. Н. Лапонов, В. В. Шишминцев // Промышленная энергетика. - 2000. - № П.-С. 15-17.

24. Моисеев В. А. Инфракрасная термография в диагностике высоковольтного электрооборудования / В. А. Моисеев, А. Н. Лукичев // Энергетик. - 2003. - № 10.- С. 40-41.

25. Константинов А. Г. О контроле состояния высоковольтных маслонаполненных вводов под рабочим напряжением / А. Г. Константинов, В. Н. Осотов, В. И. Комаров // Электрические станции. - 1998. - № 1. - С. 64-66.

26. Минкина И. С. Алгоритм оценки остаточного ресурса выключателя / И. С. Минкина, А. А. Романов // Электрические станции. - 2004. - № 12. - С. 58-64.

27. Долгих В. В. Контроль скоростных характеристик высоковольтных выключателей емкостным методом / В. В. Долгих, Е. В. Кириевский // Электротехника. - 1999.- № 12.- С. 45-49.

28. Долгих В. В. Прибор для эксплуатационного контроля высоковольтных выключателей по параметрам движения контактов емкостным методом / В. В. Долгих, Е. В. Кириевский // Электрические станции. - 2001. - № 11.-С. 56-61.

29. Суровцев В. Г. Эксплуатация, наладка и усиление масляного > выключателя типа МКП-220 / В. Г. Суровцев. - М. : Энергия. - 1964. - 56 с.

30. Hillers Т. Power Transmission & Distrib. Group, Siemens AG, Erlangen, Germany. GIS (Gas-Insulated Switchgear) at Transmission and Distribution Voltages / T. Hillers, O. Beierl // IEE Colloquium on (Digest № 1995/203).

31. Dongyan Li. On-Line Monitoring System for Switching Synchronization of Ultra-High Voltage Circuit Breaker in GIS / Li Dongyan, He Weifeng, Rong Mingzhe, Wang XiaoHua. // Power and Energy Engineering Conference (APPEEC) 2011, 25-28 мар. 2011., Wuhan, China. - Asia-Pacific. - P. 1-4.

32. Xi-ren Miao. Vibration signal wavelet packet analysis and switching synchronization research of low voltage circuit breaker. System Science / Xi-ren Miao, Yan Wang // Engineering Design and Manufacturing Informatization (ICSEM) 2012 3rd International Conference on. - P. - 107-110.

33. Zezhong Z. Problems of High Voltage Circuit Breaker Operation [J] / Z. Zezhong // High Voltage Apparatus, 1983. - № 4. - P. 50-51.

34. Lee D.S.S. New fault diagnosis of circuit breakers [J] / D.S.S. Lee, B. L. Lithgow, R.E. Morrison // IEEE Transactions on Power Delivery. - 2003. - № 18(2). _P. 454- 459.

35. Кириевский E. В. Техническая диагностика энергетического оборудования: проблемы, тенденции, перспективы / Е. В. Кириевский // КАБЕЛЬ-info. - 2006. - № 9. _ с. 18.

36. Высоковольтные выключатели: классификация, устройство, принцип действия : Школа для электрика [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://electricalschool.info/uchet/309-vysokovoltnye-vykljuchateli.html.

37. ГОСТ 687-78. Выключатели переменного тока на напряжение свыше 1000 В. Общие технические условия. - Взамен ГОСТ 687-70 ГОСТ 68867. - М. : Изд-во стандартов, 1978. - 67 с.

38. Объем и нормы испытаний электрооборудования РД 34.45-51.30097. - 6 изд., перераб. и дополн. - М.: Изд-во НЦ ЭНАС. - 2002. - 256 с.

39. Правила устройства электроустановок : 7-е изд. - М. : ДЕАН, 2009 -

708 с.

40. Диагностика высоковольтных выключателей. [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://forca.ru/stati/podstancii/diagnostika-vysokovoltnyh-vyklyuchateley.html.

41. Обзор отечественных и импортных приборов для контроля высоковольтных выключателей : сайт [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.temon.ru/node/1724.

42. Левидов В. А. Измерение скоростей (измерительное дифференцирование) / В. А. Левидов, О. Н. Тихонов, Г. П. Цивирко // М.: Изд-во стандартов. - 1972. - 258 с.

43. Сборник методических пособий по контролю состояния электрооборудования / Ред. Ф. Л. Коган. - М. : ОРГРЭС. - 1998. - 493 с.

44. Андреев Д. А. Анализ методов оценки коммутационного ресурса высоковольтных выключателей / Д. А. Андреев, И. А. Назарычев // Вестник ИГЭУ. - 2008. - № 2. - С. 1-15.

45. Янчич В. В. Пьезоэлектрические виброизмерительные преобразователи (акселерометры) / В. В. Янчич // Ростов н/Д : Изд-во ЮФУ, 2010.-304 с.

46. Дьяконов В. П. Matlab 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6. Основы применения / В. П. Дьяконов // М. : Солон-Пресс, 2005. - 800 с.

47. Бахвалов Н. С. Численные методы / Н. С. Бахвалов, Н. П. Жидков, Г. М. Кобельков // М. : БИНОМ, 2003. - 632 с.

48. Дубров В. И. Разработка аппаратных и программных решений системы МАРС-2, изготовление макетного образца с функционалом диагностики скоростных характеристик / В. И. Дубров [и др.] // Отчет о НИОКР (заключительный). - № ГР 9151р/14977 от 06.05.2011, per. № 01201169881-Новочеркасск, 2012.

49. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов / А. Б. Сергиенко // СПб. : Питер, 2002. - 608 с.

50. Розенберг Г. Ш.. Вибродиагностика : монограмма / Г. Ш. Розенберг [и др.] // СПб. : ПЭИПК, 2003. - 284 с.

51. Дьяконов В. П. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. / В. П. Дьяконов, И. А. Абраменкова // - СПб. : Питер, 2002. -608 с.

52. Дьяконов В. П. Современные методы Фурье - и вейвлет-анализа и синтеза сигналов / В.П. Дьяконов // Контрольно-измерительные приборы и системы. - 2009. - № 2. - С.25.

53. Stark Н. G. Wavelets and Signal Processing - An Application Based Introduction. / H. G. Stark // Technosphera- Publishers. - 2007.

54. Дубров В. И. Применение вейвлет-анализа для диагностики высоковольтных выключателей по скоростным характеристика / В. И. Дубров, В. Е. Кириевский // Контроль. Диагностика. - 2012. - № 7. - С. 22-29.

55. Jian-Da Wu. Investigation of engine fault diagnosis using discrete wavelet transform and neural network / Jian-Da Wu, Chiu-Hong Liu // Expert Systems with Applications. - 2008. - № 35. - P. 1200-1213.

56. Воробьев В. И. Теория и практика вейвлет-преобразования. / В. И. Воробьев, В. Г. Грибунин // СПб. : ВУС, 1999. - 204 с.

57. Blatter, С. Wavelets: a primer / С. Blatter // А К Peters, Ltd. - 1998. -P. 210.

58. Дубров В. И. Применение технологий искусственного интеллекта при проектировании систем технической диагностики высоковольтных коммутационных аппаратов / В. И. Дубров, В. Е. Кириевский // Конгресс по интеллектуальным системам и информационным технологиям 'TS&IT12" : сб. тр., Москва : Физматлит, 2012. - Т.1. - С. 150-155.

59. Дубров В. И. Разработка автоматической системы мониторинга состояний высоковольтного коммутационного оборудования по параметрам движения контактов на базе интеллектуальных датчиков ускорения с использованием радиоканала / В. И. Дубров, В. Е. Кириевский //

Моделирование. Теория, методы и средства : материалы XII Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 27 февр. 2012 г. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск : ЛИК, 2012. - С. 9-10.

60. Дубро, В. И. Решение проблемы избыточности входных данных при разработке интеллектуальной системы диагностики высоковольтных выключателей / В. И. Дубров, В. Е. Кириевский, Е. В. Кириевский // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. - 2013. - № 2. - С. 41-44.

61. Дубров В. И. Выбор информационного диапазона вейвлет-спектра при проектировании интеллектуальной системы технической диагностики высоковольтных коммутационных аппаратов / В. И. Дубров, В. Е. Кириевский, Е. В. Кириевский // Академические фундаментальные исследования молодых ученых России и Германии в условиях глобального мира и новой культуры научных публикаций : материалы Междунар. молодеж. конф., г. Новочеркасск, 4-5 октября 2012 г. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск : ЛИК, 2012.-С. 235 -238.

62. Дубров В. И. Оптимизация параметров интеллектуальной диагностической системы высоковольтных выключателей / В. И. Дубров // Современные проблемы науки и образования [Электронный ресурс]. - 2013. -№ 1. - Режим доступа: http://www.science-education.ru/107-8256.

63. Емельянов В. В. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик // — М : Физматлит, 2003. — 432 с.

64. Poli R. A Field Guide to Genetic Programming. / R. Poli, W. B. Langdon, N. F. McPhee // Lulu.com, freely available from the internet. - 2008

65. Kriegel H. P. Outlier Detection Techniques (Tutorial) / H. P. Kriegel, P. Kröger, A. Zimek // 13th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2009), Bangkok, Thailand. - Retrieved. - 2010-06-05

66. Zadeh L. A., Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing / L. A. Zadeh // Communications of the ACM, March 1994. - Vol. 37. - №. 3. - P. 77-84.

67. Энергетика. Оборудование, документация : сайт. Выключатели. Масляные. ВПМ-10-20/630 УЗ [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://forca.ru/v/sobi2Task,sobi2Details/catid,0/sobi2Id,380/.

68. Piegat A. Fuzzy Modeling and Control (Studies in Fuzziness and Soft Computing) / A. Piegat // Physica. - 2001. - P. 742.

69. Dubrov V. I. Application of fuzzy logic in intellectual system for diagnostics of high-voltage switching equipment at electrical substations / V. I. Dubrov, V. E. Kirievskiy, E. V. Kirievskiy // Science, Technology and Higher Education : materials of the II International research and practice conference, April 17th, 2013 / Publishing office Accent Graphics communications, Westwood, Canada, 2013. - Vol. I. - P. 116-122.

70. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP 1/7/7 SP1/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. / В. П. Дьяконов, В. В Круглов // СОЛОН-ПРЕСС, 2006. - 454 с.

71. Chandola V. Anomaly detection: A survey / V. Chandola, A. Banerjee, V. Kumar // ACM Computing Surveys. - 2009. - Vol. 41, № 3. - P. 15. -doi:10.1145/1541880.1541882.

72. Дубров В. И. Применение технологии обнаружения аномалий в задаче диагностики высоковольтного коммутационного оборудования / В. И. Дубров // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 5. - С. 8. -URL : http://www.science-education.ru/lll-10529.

73. Дубров В. И. Двухэтапный алгоритм диагностики высоковольтных выключателей по скоростным характеристикам с использованием методов спектрального анализа / В. И. Дубров, В. Е. Кириевский // Контроль. Диагностика. -2012.- № 10. - С. 43-51.

74. Dubrov V. I. Algorithm for diagnosis of high voltage switching equipment based on artificial intelligence techniques / V. I. Dubrov, V. E. Kirievskiy, A. V. Savchenko // Life Science Journal. - 2013. - № 10. - P.10. - [Электронный

ресурс]. - Режим доступа : http://www.lifesciencesite.com/lsj/lifel010s/ 03 8_207441ife 1010s_241_245 .pdf.

75. Дубров В. И. Исследование комбинированных алгоритмов технической диагностики на основе нейро-нечетких сетей с вариацией методов обработки сигналов / В. И. Дубров, В. Е. Кириевский, Е. В. Кириевский // Результаты исследований - 2012 : материалы 61-й науч. конф. профессорско-преподават. состава, науч. работников, аспирантов и студентов / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НИИ). - Новочеркасск : ЮРГТУ (НПИ), 2012. - С. 24-25.

76. Дубров В. И. Свид-во о гос. регистрации программы для ЭВМ 2013619404 РФ. Обработка скоростной характеристики высоковольтного выключателя с возможностью получения спектра, вейвлет-спектра скоростной характеристики, обучения и оптимизацией параметров нейронной сети для задачи диагностики высоковольтных выключателей (SWSLONN) / В. И. Дубров ; Роспатент. - № 2013617480 ; заявл. 19.08.2013 ; зарег. в Реестре программ для ЭВМ 03.10.2013.

77. Gadyuchko А. Magnetische Messung - Neue Wege der Funktionsprüfung bei der Herstellung von Magnetaktoren. Beitrag zur VDI-Tagung / A. Gadyuchko, E. Kallenbach // Klein- und Mikroantriebstechnik, Würzburg, 2010.

78. Gadyuchko A. Innovatives Qualitätsmanagement — Prüfung von Elektromagneten und Magnetventilen, in: Ölhydraulik und Pneumatik / A. Gadyuchko, E. Kallenbach // Vereinigte Fachverlage, Mainz, 2010. - 197 p.

79. Дубров В. И. Интеллектуальная диагностика электромагнитных механизмов на базе нейронных сетей / В. И. Дубров // Современные проблемы науки и образования [Электронный ресурс]. - 2013. - № 4. - С. 8. - Режим доступа : http://www.science-education.ru/110-9721.

80. Интеллектуальные методы и алгоритмы для диагностики электромагнитных механизмов: отчет о НИР / В.И. Дубров // Новочеркасск: ЮРГПУ(НПИ), 2013.

81. Дубров В. И. Адаптация двухэтапного алгоритма диагностики высоковольтного коммутационного оборудования под задачу диагностики электромагнитных механизмов / В. И. Дубров // Студенческая научная весна -2013 : материалы регион, науч.-техн. конф. (конкурса науч.-техн. работ) студентов, аспирантов и молодых ученых вузов Рост, обл., 25-26 апр. 2013 г. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск : ЮРГТУ, 2013. - С. 111-112.

82. Haykin S. Neural Networks: / S. Haykin // A Comprehensive Foundation. Second Edition. Prentice Hall, Inc. - 1999.

83. Дремин И. M. Вейвлеты и их использование / И. М. Дремин, О. В. Иванов, В. А. Нечитайло // Успехи физических наук. - 2001. - Т. 171. - № 5. -С. 37.

84. Mohri M. Foundations of Machine Learning / M. Mohri [и др.] // Kembridzh : MIT Press, 2012.-432 p.

85. Вапник В. H. Теория распознавания образов / В. Н. Вапник, А. Червоненкис//М. : Наука, 1974.—416 с.

86. Dunning Т. Practical Machine Learning: A New Look at Anomaly Detection / T. Dunning, E. Friedman // O'Reilly Media, 2014. - 66 p.

87. Дубров В. И. Свид-во о гос. регистрации программ для ЭВМ 2013619383 РФ. Определение информативных параметров первого и второго типа электромагнита и обучения нейронной сети по вычисленным параметрам (MDLNN) / В.И. Дубров ; Роспатент. - № 2013617479 ; заявл. 19.08.2013 ; зарег. в Реестре программ для ЭВМ 03.10.2013.

88. Клюев В. В. Технические средства диагностирования: Справочник / В. В. Клюев [и др] // М. : Машиностроение, 1989. — 672 с.

89. Analog Devices. ADXLOOl Product Details : сайт, [электрон, ресурс].

Режим доступа : www.analog.com/en/mems-sensors/inertial-

sensors/adxlOOl/products/product.html.

90. Дубров В. И. Интеллектуальная диагностическая система высоковольтных выключателей на базе технологий National Instruments / В. И.

Дубров [и др.] // Электроэнергетика глазами молодежи : науч. тр. IV Междунар. науч.-техн. конф., Новочеркасск, 14-18 окт. 2013 г. / Юж.-Рос. гос. политехи, ун-т (НПИ). - Новочеркасск : Лик, 2013. - Т. 1. - С. 467-470.

91. National Instruments. Single-Board RIO Platform : [электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.ni.com/singleboard/.

92. Peschamps J-P. Synthesis of arithmetic circuits FPGA, ASIC, and embedded systems / J-P. Peschamps [and other] // John Wiley & Sons, 2006. - 577 p.

93. Жуков К. Г. Модельное проектирование встраиваемых систем в Lab VIEW / К. Г. Жуков. - СПб. : ДМК Пресс - Питер, 2011. - 688 с.

94. National Instruments. Real-Time Operating System : (RTOS) [электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.ni.com/white-paper/3938/en/.

95. National Instruments. PXI Platform : [электронный ресурс]. - Режим доступа : www.ni.com/pxi/.

96. Свид-во о гос. регистрации программы для ЭВМ 2012614209 Российская Федерация. Моделирование скоростных характеристик работы контактов высоковольтных выключателей (МСХ) / Дубров В. И., Кириевский В. Е., Январев С. Г. ; Роспатент. - № 2012612087 ; заявл. 22.03.2012 ; зарег. в Реестре программ для ЭВМ 12.05.2012.

97. PostgreSQL Global Development Group. Результаты сертификации качества : [электронный ресурс] - Режим доступа : http://www.postgresql.org/abot/news/363/.

98. Дубров В. И. Создание базы данных характеристик высоковольтных выключателей для исследовательского стенда системы диагностики / В. И. Дубров [и др.] // Международный журнал экспериментального образования. - 2014. - № 11, Ч. 2. - С. 68.

99. Дубров В. И. Лабораторный практикум на базе LabVIEW по курсу «Измерительные информационные системы» / В. И. Дубров, Е. В. Кириевский // Инженерные, научные и образовательные приложения на базе технологий National Instruments 2012 : сб. тр. XI Междунар. науч.-практ. конф., г. Москва,

6-7 дек. 2012 г. / Рос. ун-т дружбы народов. - М. : ДМК-пресс, 2012. - С. 311313.

100. Дубров В. И. Исследовательский стенд на оборудовании N1 для экспериментального определения метрологических характеристик системы мониторинга высоковольтных выключателей / В. И. Дубров, В. Е. Кириевский, С. Г. Январев; // Инженерные, научные и образовательные приложения на базе технологий National Instruments 2011 : сб. тр. X Междунар. науч.-практ. конф., г. Москва, 8-9 дек. 2011 г. / Рос. ун-т дружбы народов. - М. : ДМК-пресс, 2011.