RU195798U1 - REMOTE MONITORING DEVICE FOR TECHNICAL CONDITION OF RADIO TECHNICAL MEANS - Google Patents

REMOTE MONITORING DEVICE FOR TECHNICAL CONDITION OF RADIO TECHNICAL MEANS Download PDF

Info

Publication number
RU195798U1
RU195798U1 RU2019138122U RU2019138122U RU195798U1 RU 195798 U1 RU195798 U1 RU 195798U1 RU 2019138122 U RU2019138122 U RU 2019138122U RU 2019138122 U RU2019138122 U RU 2019138122U RU 195798 U1 RU195798 U1 RU 195798U1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
rts
block
neural network
input
output
Prior art date
Application number
RU2019138122U
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Андрей Александрович Шведун
Дмитрий Владимирович Ягольников
Гаяне Размиковна Якунина
Original Assignee
Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации
Priority to RU2019138122U priority Critical patent/RU195798U1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU195798U1 publication Critical patent/RU195798U1/en

Links

Images

Landscapes

  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

Полезная модель относится к техническим средствам диагностирования радиотехнических средств (РТС) и может быть использована для мониторинга их технического состояния в процессе эксплуатации. Технический результат: повышение достоверности и точности результатов диагностирования РТС при удаленном мониторинге. Сущность: устройство удаленного мониторинга технического состояния РТС содержит коммутатор, состоящий из N-количества канальных элементов и блока распределителя импульсов, блок синхронизации, аналого-цифровой преобразователь, блок предварительной обработки контролируемых параметров РТС, содержащий блок формирования временных сигналов, блок нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС, блок нейросетевой адаптации частоты опроса контролируемых параметров РТС, дополнительно введенный блок нормировки контролируемых параметров РТС, блок нейросетевого анализа технического состояния РТС, состоящий из блока нейросетевой диагностики РТС, блока базы данных, блока формирования обучающей выборки, блок визуализации, причем вышеперечисленные блоки смонтированы в единый корпус. 1 ил.The utility model relates to the technical means of diagnosing radio equipment (RTS) and can be used to monitor their technical condition during operation. Effect: increasing the reliability and accuracy of the results of diagnosing RTS with remote monitoring. SUBSTANCE: device for remote monitoring of the technical condition of a RTS contains a switchboard consisting of an N-number of channel elements and a pulse distributor block, a synchronization block, an analog-to-digital converter, a preliminary processing unit for the controlled parameters of the RTS, comprising a block for generating temporary signals, a neural network selection block for the controlled parameters of the RTS , a block of neural network adaptation of the polling frequency of controlled parameters of the RTS, an additionally introduced block of normalization of the controlled parameter o RTS, a block of neural network analysis of the technical condition of RTS, consisting of a block of neural network diagnostics of RTS, a database block, a block for the formation of a training sample, a visualization block, and the above blocks are mounted in a single building. 1 ill.

Description

Техническое решение относится к техническим средствам диагностирования радиотехнических средств и может быть использовано для мониторинга их технического состояния в процессе эксплуатации.The technical solution relates to the technical means of diagnosing radio equipment and can be used to monitor their technical condition during operation.

Известно техническое решение устройство диагностики асинхронных электрических двигателей (патент РФ №2484490, МПК G01R 31/34, опубл. 10.06.2013 г.) содержащее источник питания, измерительное устройство, блок памяти номинальных величин двигателя, бортовой накопитель, дисплей, микропроцессор для определения реальной длительности пуска, микропроцессор для оценки перегрева и состояния изоляции, а измерительные устройства содержат датчик тока, связанный с обоими микропроцессорами, датчик температуры изоляции и датчик температуры окружающей среды, которые связанны с микропроцессором, предназначенным для определения перегрева и состояния изоляции, микропроцессоры установлены относительноA technical solution is known for a device for diagnosing asynchronous electric motors (RF patent No. 2484490, IPC G01R 31/34, published June 10, 2013) containing a power source, a measuring device, a memory unit for the nominal values of the engine, an on-board drive, a display, and a microprocessor to determine the real the duration of the start-up, a microprocessor for assessing overheating and the state of insulation, and measuring devices include a current sensor connected to both microprocessors, an insulation temperature sensor and an ambient temperature sensor, a cat Some are connected with a microprocessor designed to determine overheating and insulation status, microprocessors are installed relatively

Недостатком известного технического решения является недостаточная точность результатов диагностирования и привязанность к электрооборудованию.A disadvantage of the known technical solution is the lack of accuracy of the diagnostic results and attachment to electrical equipment.

Наиболее близким техническим решением является устройство диагностики работоспособности электромеханической системы (патент RU 146950U1, опубл. 20.10.2014 г.), содержащее объект диагностики, измерительный блок, аналого-цифровой преобразователь, приемное устройство, отличающееся тем, что дополнительно введены коммутатор измерительных каналов, блок аппаратуры синхронизации, устройство первичной обработки сигналов, включающее блок нейросетевой селекции измерительных сигналов, блок формирователя временных сигналов, блок нейросетевой адаптации частоты опроса селектированных параметров, блок буферного запоминающего устройства, блок формирователя группового диагностического сигнала, устройство нейросетевого анализа, включающее блок селекции и декодирования группового сигнала, блок синхронизации, блок обработки и формирования абсолютных значений, блок формирования обучающей выборки нейронной сети, блок базы данных, блок нейросетевой диагностики, пульт оператора, измерительный блок выполнен из N количества датчиков, установленных в различных точках объекта диагностики, коммутатор измерительных каналов выполнен из распределителя импульсов, связанных с каждым канальным элементом, причем в качестве объекта диагностики взята электромеханическая система, выходы которой связаны с входами всех датчиков, выходы каждого датчика связаны с канальным элементом, выходы которых соединены с аналого-цифровым преобразователем, первый выход блока аппаратуры синхронизации связан с блоком распределителя импульсов, а второй выход связан с входом блока формирователя временных сигналов, первый выход которого связан со вторым входом блока нейросетевой селекции измерительных сигналов, а второй с первым входом блока буферного запоминающего устройства, второй вход буферного запоминающего устройства связан с выходом блока нейросетевой адаптации частоты опроса селектированных параметров, вход которого связан с выходом аналого-цифрового преобразователя, выход буферного запоминающего устройства связан с входом блока формирователя группового диагностического сигнала, выход которого связан с устройством нейросетевого анализа посредством приемного устройства, выход которого связан с первым входом блока нейросетевой диагностики посредством последовательно соединенных блока селекции и декодирования группового сигнала, блока обработки и формирования абсолютных значений, блока формирования обучающей выборки нейронной сети, второй вход блока селекции и декодирования группового сигнала связан с выходом блока синхронизации, второй вход блока нейросетевой диагностики связан с выходом блока базы данных, а выход его связан с входом пульта оператора.The closest technical solution is a device for diagnosing the operability of an electromechanical system (patent RU 146950U1, published October 20, 2014), containing a diagnostic object, a measuring unit, an analog-to-digital converter, a receiving device, characterized in that a switch for measuring channels and a unit are additionally introduced synchronization equipment, a device for primary signal processing, including a block of neural network selection of measuring signals, a block of a shaper of temporary signals, a block of neural network adaptation polling frequencies of the selected parameters, a buffer storage unit, a group diagnostic signal generator unit, a neural network analysis device including a group signal selection and decoding unit, a synchronization unit, an absolute value processing and generation unit, a neural network training sample generation unit, a database unit, a unit neural network diagnostics, operator panel, measuring unit is made of N number of sensors installed at various points of the diagnostic object, comm the measuring channel trimmer is made of a pulse distributor associated with each channel element, and an electromechanical system is taken as a diagnostic object, the outputs of which are connected to the inputs of all sensors, the outputs of each sensor are connected to a channel element, the outputs of which are connected to an analog-to-digital converter, the first output block synchronization equipment is connected to the block of the pulse distributor, and the second output is connected to the input of the block of the shaper of temporary signals, the first output of which is connected to the second the input of the neural network selection block of the measuring signals, and the second with the first input of the buffer memory unit, the second input of the buffer memory device is connected to the output of the neural network adaptation block of the polling frequency of the selected parameters, the input of which is connected to the output of the analog-to-digital converter, the output of the buffer memory device is connected with the input of the shaper unit of the group diagnostic signal, the output of which is connected to the neural network analysis device by means of a receiving device VA, the output of which is connected to the first input of the neural network diagnostic unit by means of series-connected group selection and decoding unit of the group signal, the processing unit and the formation of absolute values, the neural network training sample generating unit, the second input of the group signal selection and decoding unit is connected to the output of the synchronization unit, the second the input of the neural network diagnostic unit is connected to the output of the database unit, and its output is connected to the input of the operator console.

Недостатком наиболее близкого технического решения является недостаточная достоверность и точность результатов диагностирования технического состояния электромеханической системы.The disadvantage of the closest technical solution is the lack of reliability and accuracy of the results of diagnosing the technical condition of the electromechanical system.

Задачей предложенного технического решения является повышение достоверности и точности результатов диагностирования радиотехнического средства (РТС) при удаленном мониторинге его технического состояния.The objective of the proposed technical solution is to increase the reliability and accuracy of the results of the diagnosis of radio equipment (RTS) with remote monitoring of its technical condition.

Поставленная задача достигается за счет того, что устройство удаленного мониторинга технического состояния радиотехнического средства (РТС) содержит коммутатор, состоящий из N - количества канальных элементов и блока распределителя импульсов, блок синхронизации, аналого-цифровой преобразователь (АЦП), блок предварительной обработки контролируемых параметров РТС, содержащий блок формирования временных сигналов, блок нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС, блок нейросетевой адаптации частоты опроса контролируемых параметров РТС, дополнительно введенный блок нормировки контролируемых параметров РТС, блок нейросетевого анализа технического состояния РТС, состоящий из блока нейросетевой диагностики РТС, блока базы данных, блока формирования обучающей выборки, блок визуализации, причем вышеперечисленные блоки смонтированы в единый корпус, при этом выходы каждого из N - количества датчиков, входящих в состав объекта контроля - РТС, связаны с первыми входами каждого канального элемента, первый выход блока синхронизации связан с входом блока распределителя импульсов, выходы которого связаны со вторыми входами каждого канального элемента, выходы которых связаны с входами АЦП, выход которого связан с первым входом блока нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС, второй выход блока синхронизации связан с входом блока формирования временных сигналов, выход которого связан с вторым входом блока нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС, выход которого связан с входом блока нейросетевой адаптации частоты опроса контролируемых параметров РТС, выход которого связан с входом блока нормировки контролируемых параметров РТС, выход которого связан с первым входом блока нейросетевой диагностики РТС, второй вход которого связан с выходом блока базы данных, третий вход которого связан с выходом блока формирования обучающей выборки, выход блока нейросетевой диагностики РТС связан с входом блока визуализации.The task is achieved due to the fact that the device for remote monitoring of the technical condition of the radio equipment (RTS) contains a switch consisting of N - the number of channel elements and a pulse distributor unit, a synchronization unit, an analog-to-digital converter (ADC), a preliminary processing unit for the controlled parameters of the RTS comprising a block for generating temporary signals, a block of neural network selection of controlled parameters of the RTS, a block of neural network adaptation of the frequency of the polling of controlled pairs RTS channel, an additionally introduced block of normalization of the controlled parameters of the RTS, a block of neural network analysis of the technical state of the RTS, consisting of a block of neural network diagnostics of the RTS, a database block, a training sample generation block, a visualization block, and the above blocks are mounted in a single case, with the outputs of each of N - the number of sensors included in the control object - RTS, connected with the first inputs of each channel element, the first output of the synchronization block is connected with the input of the distributor block pulses, the outputs of which are connected to the second inputs of each channel element, the outputs of which are connected to the ADC inputs, the output of which is connected to the first input of the neural network selection block of the controlled parameters of the RTS, the second output of the synchronization block is connected to the input of the temporary signal generation unit, the output of which is connected to the second input block of neural network selection of controlled parameters of the RTS, the output of which is connected to the input of the block of neural network adaptation of the frequency of the survey of controlled parameters of the RTS, the output of which is connected to the input m normalization block controlled RTS parameters, whose output is connected to a first input of the neural network RTS diagnosis unit, the second input of which is connected to the output database unit, the third input of which is connected to the output of the formation of learning sample, yield RTS neural network diagnostic unit associated with an input imaging unit.

На Фиг. 1 представлена функциональная схема, поясняющая принцип работы устройства удаленного мониторинга технического состояния РТС.In FIG. 1 is a functional diagram explaining the principle of operation of a device for remote monitoring of the technical condition of the RTS.

В качестве объекта контроля 1 рассматривается РТС, с входящим в его состав N - количеством датчиков, выходы каждого датчика РТС связаны с устройством удаленного мониторинга технического состояния РТС посредством канальных элементов коммутатора 2. Первый выход блока синхронизации 4 связан с входом блока распределителя импульсов 3, выходы которого связаны со вторыми входами каждого канального элемента коммутатора 2, выходы которых связаны с входами АЦП 5, выход которого связан с первым входом блока нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС 8 блока предварительной обработки контролируемых параметров РТС 6. Второй выход блока синхронизации 4 связан с входом блока формирования временных сигналов 7, выход которого связан с вторым входом блока нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС 8, выход которого связан с входом блока нейросетевой адаптации частоты опроса контролируемых параметров РТС 9, выход которого связан с входом блока нормировки контролируемых параметров РТС 10, выход которого связан с первым входом блока нейросетевой диагностики РТС 12 блока нейросетевого анализа технического состояния РТС 11. Второй вход блока нейросетевой диагностики РТС 12 связан с выходом блока базы данных 14, третий вход которого связан с выходом блока формирования обучающей выборки 13. Выход блока нейросетевой диагностики РТС 12 блока нейросетевого анализа технического состояния РТС 11 связан с входом блока визуализации 16. При этом вышеперечисленные блоки смонтированы в единый корпус 16 устройства удаленного мониторинга технического состояния РТС.As an object of control 1, a RTS is considered, with N - the number of sensors included in it, the outputs of each RTS sensor are connected to a device for remote monitoring of the technical state of RTS by means of channel elements of switch 2. The first output of synchronization block 4 is connected to the input of pulse distributor 3, outputs which are connected to the second inputs of each channel element of the switch 2, the outputs of which are connected to the inputs of the ADC 5, the output of which is connected to the first input of the neural network selection block of controlled pairs RTS meters 8 of the preliminary processing unit of the monitored parameters of the RTS 6. The second output of the synchronization block 4 is connected to the input of the block for generating temporary signals 7, the output of which is connected to the second input of the neural network selection block of the controlled parameters of RTS 8, the output of which is connected to the input of the neural network adaptation block of the polling frequency of the monitored parameters of the RTS 9, the output of which is connected to the input of the normalization block of the monitored parameters of the RTS 10, the output of which is connected to the first input of the neural network diagnostic block of the RTS 12 block network analysis of the technical state of RTS 11. The second input of the neural network diagnostic block of RTS 12 is connected to the output of the database block 14, the third input of which is connected to the output of the training sample generation block 13. The output of the neural network diagnostics block RTS 12 of the neural network diagnostic block of the RTS 11 is connected to the input visualization unit 16. At the same time, the above blocks are mounted in a single housing 16 of the device for remote monitoring of the technical condition of the RTS.

Работает устройство удаленного мониторинга технического состояния РТС следующим образом. В состав объекта контроля 1, который может располагаться на некотором территориальном удалении от предлагаемого устройства, входит N - количество датчиков Di, i=1, …, N. С каждого из них результаты измерений контролируемых параметров РТС в виде электрических сигналов подают на канальные элементы коммутатора 2, при этом число контролируемых параметров не ограничено. Коммутатором 2 производится циклический опрос всей совокупности контролируемых параметров РТС с максимальной частотой опроса. Для этого в соответствии с программой блока синхронизации 4, формируемой распределителем импульсов 3, каждый канальный элемент осуществляет выдачу через АЦП 5 цифрового отсчета каждого сигнала на блок нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС 8 блока предварительной обработки контролируемых параметров РТС 6. Для разделения каналов при предварительной обработке информации блок синхронизации 4 добавляет в цифровые отсчеты синхронизирующие сигналы. Для временного разделения каналов осуществляют привязку ко времени каждого отсчета по каждому контролируемому параметру РТС блоком формирования временных сигналов 7. Блок нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС 8 в реальном масштабе времени осуществляет выбор из перечня контролируемых параметров наиболее информативных, т.е. селекцию параметров. Далее, отсчеты из наиболее информативных параметров подвергают прореживанию в блоке нейросетевой адаптации частоты опроса контролируемых параметров РТС 9.A device for remote monitoring of the technical condition of the RTS as follows. The structure of the control object 1, which may be located at some territorial distance from the proposed device, includes N - the number of sensors D i , i = 1, ..., N. From each of them, the results of measurements of the controlled parameters of the RTS in the form of electrical signals are fed to the channel elements switch 2, while the number of monitored parameters is not limited. Switch 2 performs a cyclic survey of the entire set of monitored parameters of the RTS with a maximum polling rate. To do this, in accordance with the program of the synchronization unit 4, formed by the pulse distributor 3, each channel element performs the digital conversion of each signal through the ADC 5 to the neural network selection block of the controlled parameters of the RTS 8 of the preliminary processing unit of the controlled parameters of the RTS 6. To separate the channels during the preliminary processing of information synchronization unit 4 adds synchronization signals to digital samples. For the temporary separation of channels, each time for each RTS parameter is linked to the time by each RTS parameter controlled by the block for generating temporary signals 7. The neural network block of RTS 8 monitored parameters in real time selects the most informative parameters from the list of monitored parameters, i.e. selection of parameters. Further, the samples from the most informative parameters are subjected to thinning in the neural network adaptation block of the polling frequency of the monitored parameters of the RTS 9.

Так как контролируемые параметры технического состояния РТС могут иметь различные единицы измерения, соответственно, для того чтобы блок нейросетевой диагностики РТС 12, представляющий собой искусственную нейронную сеть (ИНС), мог производить над ними арифметические и логические действия, результаты измерений контролируемых параметров РТС необходимо нормировать, переходя к безразмерным величинам. В связи с этим в состав блока предварительной обработки контролируемых параметров РТС 6 дополнительно введен блок нормировки контролируемых параметров РТС 10, наличие которого положительно влияет на достоверность и точность результатов диагностирования РТС при мониторинге его технического состояния.Since the controlled parameters of the technical state of the RTS can have different units of measurement, respectively, so that the RTS 12 neural network diagnostic unit, which is an artificial neural network (ANN), can perform arithmetic and logical operations on them, the results of measurements of the controlled parameters of the RTS must be normalized, passing to dimensionless quantities. In this regard, the unit for normalizing the controlled parameters of RTS 10 is additionally included in the preliminary processing unit of the monitored parameters of RTS 6, the presence of which positively affects the reliability and accuracy of the results of diagnosing RTS when monitoring its technical condition.

В связи с тем, что в качестве функций активации нейронов сети блока нейросетевой диагностики РТС 12 используется сигмоидальная функция, результаты измерений контролируемых параметров РТС необходимо привести к единичному масштабу [0,1], что обеспечивается нормировкой каждого значения контролируемых параметров РТС. Преобразование

Figure 00000001
Figure 00000002
в диапазон [0,1] осуществляется в соответствии с выражениями, содержащими функцию нелинейного преобразования:Due to the fact that the sigmoid function is used as the neuron network activation function for the RTS 12 neural network diagnostic unit, the results of measurements of the controlled parameters of the RTS must be brought to a unit scale [0,1], which is ensured by normalizing each value of the controlled parameters of the RTS. Conversion
Figure 00000001
Figure 00000002
in the range [0,1] is carried out in accordance with the expressions containing the nonlinear conversion function:

Figure 00000003
Figure 00000003

Figure 00000004
Figure 00000004

Figure 00000005
Figure 00000005

где

Figure 00000006
- среднее значение i-го параметра за N1 отсчетов;Where
Figure 00000006
- the average value of the i-th parameter for N 1 samples;

σi - среднеквадратическое отклонение значения i-го параметра за N1 отсчетов;σ i is the standard deviation of the value of the i-th parameter in N 1 samples;

N1 - число прецедентов выборки.N 1 is the number of sample cases.

Нормированные значения каждого контролируемого параметра РТС

Figure 00000007
Figure 00000008
являются входными данными для блока нейросетевой диагностики РТС 12, который представляет собой ИНС на базе многослойного персептрона с сигмоидальными функциями активации для всех нейронов скрытого и выходного слоев. Количество нейронов входного слоя сети равно количеству контролируемых параметров РТС (числу датчиков), выходного слоя - количеству диагностируемых технических состояний РТС.Normalized values of each controlled parameter of the RTS
Figure 00000007
Figure 00000008
are the input data for the RTS 12 neural network diagnostic unit, which is an ANN based on a multilayer perceptron with sigmoidal activation functions for all neurons of the hidden and output layers. The number of neurons in the input layer of the network is equal to the number of controlled parameters of the RTS (the number of sensors), the output layer is equal to the number of diagnosed technical conditions of the RTS.

В блоке формирования обучающей выборки ИНС 13 находятся статистические данные, которые формируют обучающую выборку, которую разбивают на два множества обучающее и тестовое. Обучающее множество включает примеры, набранные по параметрам однотипных РТС. Тестовое множество также включает записи (примеры), содержащие входные и желаемые выходные целевые значения, но используемые не для обучения ИНС, а для проверки результатов обучения. При этом ИНС обучают методом обратного распространения ошибки.In the block for the formation of the training sample of ANN 13, there are statistical data that form the training sample, which is divided into two sets of training and test. The training set includes examples collected according to the parameters of the same type of RTS. The test set also includes records (examples) containing the input and desired output target values, but used not for training ANNs, but for checking learning results. In this case, the ANN is trained by the method of back propagation of error.

В блоке базы данных 14 хранят априорную информацию о классах технических состояний РТС, диагностических признаках и возможных неисправностях РТС.The database block 14 stores a priori information about the classes of technical conditions of the RTS, diagnostic signs and possible malfunctions of the RTS.

На выходе блока нейросетевой диагностики РТС 12 получаем информацию о техническом состояния РТС (исправно или имеется определенная неисправность), которая поступает на блок визуализации 15 для осуществления удаленного мониторинга технического состояния РТС.At the output of the neural network diagnostic unit RTS 12 we obtain information about the technical condition of the RTS (regularly or there is a certain malfunction), which is fed to the visualization block 15 for remote monitoring of the technical condition of the RTS.

Блоки, входящие в состав предложенного устройства смонтированы в единый корпус 16, который крепится к рабочему месту лица принимающего решение (оператора), ответственного за контроль технического состояния объекта контроля (РТС) 1.The blocks that make up the proposed device are mounted in a single building 16, which is attached to the workplace of the person making the decision (operator), responsible for monitoring the technical condition of the monitoring object (RTS) 1.

Предложенное техническое решение позволило повысить достоверность и точность результатов диагностирования РТС при удаленном мониторинге его технического состояния, за счет предварительной нормировки результатов измерений контролируемых параметров РТС, которая обеспечивает корректную работу ИНС с входными данными.The proposed technical solution made it possible to increase the reliability and accuracy of the results of diagnosing RTS with remote monitoring of its technical condition, due to preliminary normalization of the measurement results of controlled parameters of the RTS, which ensures the correct operation of the ANN with input data.

Claims (1)

Устройство удаленного мониторинга технического состояния радиотехнического средства (РТС) содержит коммутатор, состоящий из N-количества канальных элементов и блока распределителя импульсов, блок синхронизации, аналого-цифровой преобразователь, блок предварительной обработки контролируемых параметров РТС, содержащий блок формирования временных сигналов, блок нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС, блок нейросетевой адаптации частоты опроса контролируемых параметров РТС, дополнительно введенный блок нормировки контролируемых параметров РТС, блок нейросетевого анализа технического состояния РТС, состоящий из блока нейросетевой диагностики РТС, блока базы данных, блока формирования обучающей выборки, блок визуализации, причем вышеперечисленные блоки смонтированы в единый корпус, при этом выходы каждого из N-количества датчиков, входящих в состав объекта контроля - РТС, связаны с первыми входами каждого канального элемента, первый выход блока синхронизации связан с входом блока распределителя импульсов, выходы которого связаны с вторыми входами каждого канального элемента, выходы которых связаны с входами аналого-цифрового преобразователя, выход которого связан с первым входом блока нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС, второй выход блока синхронизации связан с входом блока формирования временных сигналов, выход которого связан с вторым входом блока нейросетевой селекции контролируемых параметров РТС, выход которого связан с входом блока нейросетевой адаптации частоты опроса контролируемых параметров РТС, выход которого связан с входом блока нормировки контролируемых параметров РТС, выход которого связан с первым входом блока нейросетевой диагностики РТС, второй вход которого связан с выходом блока базы данных, третий вход которого связан с выходом блока формирования обучающей выборки, выход блока нейросетевой диагностики РТС связан с входом блока визуализации.A device for remote monitoring of the technical condition of a radio engineering equipment (RTS) contains a switchboard consisting of an N-number of channel elements and a pulse distributor unit, a synchronization unit, an analog-to-digital converter, a preliminary processing unit for controlled parameters of the RTS, containing a block for generating temporary signals, and a neural network selection unit for monitoring RTS parameters, a neural network adaptation block of the polling frequency of controlled RTS parameters, an additionally introduced control normalization block adjustable parameters of the RTS, a block of neural network analysis of the technical condition of the RTS, consisting of a block of neural network diagnostics of the RTS, a database block, a block for the formation of a training sample, a visualization block, and the above blocks are mounted in a single package, while the outputs of each of the N-number of sensors included in the composition of the control object is RTS, connected to the first inputs of each channel element, the first output of the synchronization block is connected to the input of the pulse distributor block, the outputs of which are connected to the second inputs of each channel element, the outputs of which are connected to the inputs of an analog-to-digital converter, the output of which is connected to the first input of the neural network selection block of the controlled parameters of the RTS, the second output of the synchronization block is connected to the input of the temporary signal generation block, the output of which is connected to the second input of the block of the neural network selection of controlled parameters RTS, the output of which is connected to the input of the neural network adaptation block of the polling frequency of the monitored parameters of the RTS, whose output is connected to the input of the control normalization block iruemyh RTS parameters, the output of which is connected to a first input of the neural network RTS diagnostic unit, the second input of which is connected to the output of data base unit, the third input of which is connected to the output unit for generating the training sample, the neural network unit output RTS diagnostic imaging connected to the input unit.
RU2019138122U 2019-11-25 2019-11-25 REMOTE MONITORING DEVICE FOR TECHNICAL CONDITION OF RADIO TECHNICAL MEANS RU195798U1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019138122U RU195798U1 (en) 2019-11-25 2019-11-25 REMOTE MONITORING DEVICE FOR TECHNICAL CONDITION OF RADIO TECHNICAL MEANS

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019138122U RU195798U1 (en) 2019-11-25 2019-11-25 REMOTE MONITORING DEVICE FOR TECHNICAL CONDITION OF RADIO TECHNICAL MEANS

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU195798U1 true RU195798U1 (en) 2020-02-05

Family

ID=69416449

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019138122U RU195798U1 (en) 2019-11-25 2019-11-25 REMOTE MONITORING DEVICE FOR TECHNICAL CONDITION OF RADIO TECHNICAL MEANS

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU195798U1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2802976C1 (en) * 2022-10-07 2023-09-05 Александр Сергеевич Букирёв Method for diagnosing information-converting elements of aircraft on-board equipment based on machine learning

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU144352U1 (en) * 2014-04-11 2014-08-20 Дмитрий Маркович Шпрехер DEVICE FOR DIAGNOSTING THE TECHNICAL CONDITION OF ELECTROMECHANICAL SYSTEMS
RU146950U1 (en) * 2014-04-28 2014-10-20 Дмитрий Маркович Шпрехер ELECTROMECHANICAL SYSTEM DIAGNOSTICS DEVICE
RU147268U1 (en) * 2014-04-29 2014-10-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уфимский государственный нефтяной технический университет" REMOTE DIAGNOSTICS DEVICE FOR ASYNCHRONOUS ELECTRIC MOTORS
US20150316926A1 (en) * 2012-06-06 2015-11-05 Harris Corporation Wireless engine monitoring system and associated engine wireless sensor network
CN107643712A (en) * 2017-09-25 2018-01-30 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 A kind of Multi-sensor intelligent monitoring device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150316926A1 (en) * 2012-06-06 2015-11-05 Harris Corporation Wireless engine monitoring system and associated engine wireless sensor network
RU144352U1 (en) * 2014-04-11 2014-08-20 Дмитрий Маркович Шпрехер DEVICE FOR DIAGNOSTING THE TECHNICAL CONDITION OF ELECTROMECHANICAL SYSTEMS
RU146950U1 (en) * 2014-04-28 2014-10-20 Дмитрий Маркович Шпрехер ELECTROMECHANICAL SYSTEM DIAGNOSTICS DEVICE
RU147268U1 (en) * 2014-04-29 2014-10-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уфимский государственный нефтяной технический университет" REMOTE DIAGNOSTICS DEVICE FOR ASYNCHRONOUS ELECTRIC MOTORS
CN107643712A (en) * 2017-09-25 2018-01-30 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 A kind of Multi-sensor intelligent monitoring device

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2802976C1 (en) * 2022-10-07 2023-09-05 Александр Сергеевич Букирёв Method for diagnosing information-converting elements of aircraft on-board equipment based on machine learning

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106066184B (en) System and method for detecting vehicle system faults
WO2016156875A1 (en) Apparatus and method for monitoring partial discharge
US11269322B2 (en) Failure diagnosis system
CN104198184A (en) Bearing fault diagnostic method based on second generation wavelet transform and BP neural network
CN113155469A (en) Engine fault diagnosis alarm system and device
CN113776794A (en) Fault diagnosis method, device and system for embedded edge computing
CN109793529A (en) Medical CT Intelligent monitoring and diagnostic system and method
GB2581390A (en) Diagnostic system and a method of diagnosing faults
RU146950U1 (en) ELECTROMECHANICAL SYSTEM DIAGNOSTICS DEVICE
RU195798U1 (en) REMOTE MONITORING DEVICE FOR TECHNICAL CONDITION OF RADIO TECHNICAL MEANS
RU146951U1 (en) DEVICE FOR FORECASTING RESIDUAL RESOURCE OF ELECTROMECHANICAL SYSTEM
CN116244975A (en) Transmission line wire state simulation system based on digital twin technology
RU2641322C2 (en) Method of control and diagnostics of complex object state
RU2599415C1 (en) Ground information-diagnostic system for implementation of safe operation of aircraft gas turbine engine with electronic control system as per forecast of its technical state
RU53472U1 (en) DIAGNOSTIC INFORMATION SYSTEM FOR ANALOGUE PARAMETERS OF TECHNOLOGICAL PROCESSES
RU102393U1 (en) CONTROL COMPLEX
CN211123115U (en) Motor slot insulation electric field impact evaluation device
JPH09502261A (en) Measuring instrument that can judge
CN113358750A (en) Boundary element method-based electrical equipment acoustic imaging method and system
CN111721399A (en) Hydraulic building structure vibration test system and test method
RU150919U1 (en) PERFORMANCE FORECASTING DEVICE FOR MULTI-PARAMETER ELECTROMECHANICAL SYSTEMS
KR100736166B1 (en) Apparatus and method for detecting failure signal of electrical equipment
RU2595066C1 (en) Method of evaluating loading of aircraft structure in flight strength analysis using artificial neural networks
RU144353U1 (en) EFFICIENCY CONTROL DEVICE OF THE ELECTROMECHANICAL SYSTEM OF THE CLEANER
CN218826214U (en) Nuclear power plant signal processing assembly precision testing device

Legal Events

Date Code Title Description
MM9K Utility model has become invalid (non-payment of fees)

Effective date: 20200221