Размер шрифта: 

В настоящей работе рассматривается вопрос формирования выборки для машинного обучения в целях фиксации тенденции совокупного ухудшения характеристик гидравлического насоса (кумулятивная деградация - cumulative degradation), которое отражается на эффективности его работы и проявляется в виде падения объемного КПД. Для генерации данных используется имитационная модель типовой станции подачи рабочей жидкости в технологических комплексах, разработанная в программе SimulationX.
Описаны переходные процессы изменения давления в системе, из анализа которых прослеживается тенденция снижения средней составляющей сигнала давления, что используется в качестве диагностического признака - индикатора состояния системы.
А также рассматривается пример, описывающий возможность оценки остаточного срока службы системы на основе данных, характеризующих прошлое состояние системы, что может быть использовано при формировании базы данных для обучения искусственных нейронных сетей.