USE OF SOLUTIONS OF THE REVERSE PROBLEM OF LINEAR AUTOREGRESSION PROCESSES FOR SIMULATION OF VIBRATION SIGNALS OF ROTATING NODES OF WIND GENERATORS
В роботі розглянуто деякі методи діагностування технічного стану енергетичного обладнання. Наведено порівняння різ-них методів вібродіагностики, що можуть бути використані при діагностуванні технічного стану генераторів вітроуста-новок. Розглянуто використання лінійних випадкових процесів для побудо...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2019
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/216 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
Репозитарії
Vidnovluvana energetika| id |
veorgua-article-216 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Vidnovluvana energetika |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
linear processes of autoregression characteristic function kernel of transformation generative process infinitely divisible law of dis-tribution Gamma-distribution vibrodiagnosis of rolling bearings. лінійний процес авторегресії характеристична функція ядро перетворення породжуючий процес безмежно-подільний закон розподілу Гамма -розподіл вібродіагностика генераторів вітроустановок. |
| spellingShingle |
linear processes of autoregression characteristic function kernel of transformation generative process infinitely divisible law of dis-tribution Gamma-distribution vibrodiagnosis of rolling bearings. лінійний процес авторегресії характеристична функція ядро перетворення породжуючий процес безмежно-подільний закон розподілу Гамма -розподіл вібродіагностика генераторів вітроустановок. Zvarich, V. USE OF SOLUTIONS OF THE REVERSE PROBLEM OF LINEAR AUTOREGRESSION PROCESSES FOR SIMULATION OF VIBRATION SIGNALS OF ROTATING NODES OF WIND GENERATORS |
| topic_facet |
linear processes of autoregression characteristic function kernel of transformation generative process infinitely divisible law of dis-tribution Gamma-distribution vibrodiagnosis of rolling bearings. лінійний процес авторегресії характеристична функція ядро перетворення породжуючий процес безмежно-подільний закон розподілу Гамма -розподіл вібродіагностика генераторів вітроустановок. |
| format |
Article |
| author |
Zvarich, V. |
| author_facet |
Zvarich, V. |
| author_sort |
Zvarich, V. |
| title |
USE OF SOLUTIONS OF THE REVERSE PROBLEM OF LINEAR AUTOREGRESSION PROCESSES FOR SIMULATION OF VIBRATION SIGNALS OF ROTATING NODES OF WIND GENERATORS |
| title_short |
USE OF SOLUTIONS OF THE REVERSE PROBLEM OF LINEAR AUTOREGRESSION PROCESSES FOR SIMULATION OF VIBRATION SIGNALS OF ROTATING NODES OF WIND GENERATORS |
| title_full |
USE OF SOLUTIONS OF THE REVERSE PROBLEM OF LINEAR AUTOREGRESSION PROCESSES FOR SIMULATION OF VIBRATION SIGNALS OF ROTATING NODES OF WIND GENERATORS |
| title_fullStr |
USE OF SOLUTIONS OF THE REVERSE PROBLEM OF LINEAR AUTOREGRESSION PROCESSES FOR SIMULATION OF VIBRATION SIGNALS OF ROTATING NODES OF WIND GENERATORS |
| title_full_unstemmed |
USE OF SOLUTIONS OF THE REVERSE PROBLEM OF LINEAR AUTOREGRESSION PROCESSES FOR SIMULATION OF VIBRATION SIGNALS OF ROTATING NODES OF WIND GENERATORS |
| title_sort |
use of solutions of the reverse problem of linear autoregression processes for simulation of vibration signals of rotating nodes of wind generators |
| title_alt |
ВИКОРИСТАННЯ РІШЕНЬ ОБЕРНЕНОЇ ЗАДАЧІ ЛІНІЙНИХ ПРОЦЕСІВ АВТОРЕГРЕСІЇ ДЛЯ ПОБУДОВИ СИСТЕМ ВІБРОДІАГНОСТИКИ ВУЗЛІВ ГЕНЕРАТОРІВ ВІТРОУСТАНОВОК |
| description |
В роботі розглянуто деякі методи діагностування технічного стану енергетичного обладнання. Наведено порівняння різ-них методів вібродіагностики, що можуть бути використані при діагностуванні технічного стану генераторів вітроуста-новок. Розглянуто використання лінійних випадкових процесів для побудови систем діагностики генераторів вітроустано-вок. Представлено метод знаходження характеристичної функції породжуючого процесу для лінійного процесу авторегре-сії другого порядку AR(2), що має Гамма-розподіл. Властивості Пуасонівських спектрів стрибків використовуються для рішення такої проблеми. Вирішення такої задачі, базується на властивості характеристичної функції стаціонарного лі-нійного випадкового процесу авторегресії AR(2), , , де параметри авторегресії; множина цілих чисел; випадковий процес з дискретним часом та незалежними значеннями, що має безмежно подільний закон розподілу, який часто називають породжуючим процесом. Іноді таку задачу називають оберненою задачею. В статті відзначається що одновимірний логарифм характеристичної функції лінійного стаціонар-ного процесу авторегресії можна задати одновимірною характеристичною функцією в канонічному представленні Колмо-горова, де параметр та спектральна функція стрибків однозначно визначають характеристичну функцію. Логарифм характеристичної функції лінійного стаціонарного процесу авторегресії може бути також записана в такій формі: , де параметри та визначають харак-теристичну функцію породжуючого процесу а є ядром лінійного випадкового процесу . Параметри та , та пуасонівського спектру стрибків взаємопов҆язані наступним чином . є ядром перетворення яке є інваріантним до породжуючого і визначається за допомогою коефіцієнтів . Властивості використовуються для вирішення оберненої задачі. Показано приклад знаходження пуасонівських спектрів стрибків і характеристичної функції для лінійного процесу авторегресії дру-гого порядку, що має Гамма-розподіл. Метод може бути використаний для вирішення оберненої задачі для авторегресійних процесів інших класів. Показано ви-користання отриманих результатів для моделювання вібраційних сигналів генератора вітроустановки. Бібл. 17, рис. 5 |
| publisher |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| publishDate |
2019 |
| url |
https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/216 |
| work_keys_str_mv |
AT zvarichv vikoristannâríšenʹobernenoízadačílíníjnihprocesívavtoregresíídlâpobudovisistemvíbrodíagnostikivuzlívgeneratorívvítroustanovok AT zvarichv useofsolutionsofthereverseproblemoflinearautoregressionprocessesforsimulationofvibrationsignalsofrotatingnodesofwindgenerators |
| first_indexed |
2024-06-01T14:33:49Z |
| last_indexed |
2024-06-01T14:33:49Z |
| _version_ |
1800669683976765440 |
| spelling |
veorgua-article-2162019-10-10T19:02:52Z ВИКОРИСТАННЯ РІШЕНЬ ОБЕРНЕНОЇ ЗАДАЧІ ЛІНІЙНИХ ПРОЦЕСІВ АВТОРЕГРЕСІЇ ДЛЯ ПОБУДОВИ СИСТЕМ ВІБРОДІАГНОСТИКИ ВУЗЛІВ ГЕНЕРАТОРІВ ВІТРОУСТАНОВОК USE OF SOLUTIONS OF THE REVERSE PROBLEM OF LINEAR AUTOREGRESSION PROCESSES FOR SIMULATION OF VIBRATION SIGNALS OF ROTATING NODES OF WIND GENERATORS Zvarich, V. linear processes of autoregression, characteristic function, kernel of transformation, generative process, infinitely divisible law of dis-tribution, Gamma-distribution, vibrodiagnosis of rolling bearings. лінійний процес авторегресії, характеристична функція, ядро перетворення, породжуючий процес, безмежно-подільний закон розподілу, Гамма -розподіл, вібродіагностика генераторів вітроустановок. В роботі розглянуто деякі методи діагностування технічного стану енергетичного обладнання. Наведено порівняння різ-них методів вібродіагностики, що можуть бути використані при діагностуванні технічного стану генераторів вітроуста-новок. Розглянуто використання лінійних випадкових процесів для побудови систем діагностики генераторів вітроустано-вок. Представлено метод знаходження характеристичної функції породжуючого процесу для лінійного процесу авторегре-сії другого порядку AR(2), що має Гамма-розподіл. Властивості Пуасонівських спектрів стрибків використовуються для рішення такої проблеми. Вирішення такої задачі, базується на властивості характеристичної функції стаціонарного лі-нійного випадкового процесу авторегресії AR(2), , , де параметри авторегресії; множина цілих чисел; випадковий процес з дискретним часом та незалежними значеннями, що має безмежно подільний закон розподілу, який часто називають породжуючим процесом. Іноді таку задачу називають оберненою задачею. В статті відзначається що одновимірний логарифм характеристичної функції лінійного стаціонар-ного процесу авторегресії можна задати одновимірною характеристичною функцією в канонічному представленні Колмо-горова, де параметр та спектральна функція стрибків однозначно визначають характеристичну функцію. Логарифм характеристичної функції лінійного стаціонарного процесу авторегресії може бути також записана в такій формі: , де параметри та визначають харак-теристичну функцію породжуючого процесу а є ядром лінійного випадкового процесу . Параметри та , та пуасонівського спектру стрибків взаємопов҆язані наступним чином . є ядром перетворення яке є інваріантним до породжуючого і визначається за допомогою коефіцієнтів . Властивості використовуються для вирішення оберненої задачі. Показано приклад знаходження пуасонівських спектрів стрибків і характеристичної функції для лінійного процесу авторегресії дру-гого порядку, що має Гамма-розподіл. Метод може бути використаний для вирішення оберненої задачі для авторегресійних процесів інших класів. Показано ви-користання отриманих результатів для моделювання вібраційних сигналів генератора вітроустановки. Бібл. 17, рис. 5 Difference methods of power equipment diagnostics are discussed. Comparison of different vibration methods for wind generator diagnostic is represented. Linear autoregressive processes for construction of wind generator expert systems is considered. Poisson jump spectra's properties are used for the solution of the problem. A method of Gammal AR(2) generative process characteristic function determination is discussed. The method is suggested for definition the characteristic function for linear autoregressive AR(2) processes with Gamma distribution of the generative process , namely, autoregressive process AR(2) , , where are autoregressive parameters; is a set of integers; is the random process with discrete time and independent values having an infinitely divisible distribution, the process is often called the generating process. Sometimes the problem is called inverse problem. It is noted that the logarithm of the one-dimensional characteristic function of the linear stationary autoregressive process may be determined in Kolmogorov canonical representation in which the parameter and spectral functions of jumps define unequivocally the characteristic function. The logarithm of the characteristic function of the linear stationary autoregressive process may be written down also in the following form where the parameters and define the characteristic function of the generative process while is the kernel of the linear random process. The parameters and , and Poisson spectra of jumps are interrelated as follows where is so-called transform kernel, which is invariant with generative process and uniquely defined by the coefficients . Properties of are used for the inverse problem solution. Examples the peculiar features of determination of Poisson spectra of jump and characteristic function for the autoregressive AR(2) process are considered. Logarithm of characteristic function for linear AR(2) process with Gamma distribution was calculate. The method may be used for a solution of the reversible problem for AR processes of others classes. An example of application of vibration signal simulation of wind power generator is considered. Ref. 17, fig. 5. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2019-09-25 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/216 10.36296/1819-8058.2019.3(58).48-57 Возобновляемая энергетика; № 3(58) (2019): Научно-прикладной журнал Возобновляемая энергетика; 48-57 Відновлювана енергетика; № 3(58) (2019): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 48-57 Vidnovluvana energetika ; No. 3(58) (2019): Scientific and Applied Journal Vidnovluvana energetika; 48-57 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2019.3(58) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/216/151 Copyright (c) 2019 Vidnovluvana energetika |