Методы и средства идентификации технического состояния прядильных машин с электрическим приводом

Authors

  • Н.М. Отажонова М.К Арипов

    Tashkent State Agrarian University image/svg+xml

Keywords: diagnostics, identification, forecasting, metric methods, statistical methods, transmission function, textile equipment, technical condition

Abstract

The article examines methods for diagnosing the technical condition of textile enterprise technological equipment. The main focus is on identifying and forecasting the state of objects based on metric and statistical methods.

References

1. Арипов Н.М., Отажонова М.К., Тожиев Б.М. Исследование методов диагностики неисправностей устройств в составе асинхронного электропривода прядильных машин. // «Молодой специалист» Международный журнал, Московская область, Балашиха, 2024/09, №3 (30), – С. 3-5.

2. Арипов Н.М., Отажонова М.К., Тожиев Б.М. Анализ стратегии управления, методов контроля и оценки технического состояния прядильного оборудования для решения задач идентификации. «Интеграция науки и отраслевых предприятий в условиях развития инновационных технологий производства и переработки» - Республиканская научно-практическая конференция, часть 2. – Ташкент: 2024, 20-21 ноября, – С. 115-119.

3. Баширов М.Г. Идентификация повреждений в электрических сетях промышленных предприятий на основе гармонического анализа токов и напряжений. / М.Г.Баширов, В.Н.Шикунов. // Труды Стерлитамакского филиала АН РБ. - Уфа: «Гилем», 2007. Вып. 5. – С. 94 - 95.

4. Барков А.В. Идентификация состояния механизмов с узлами вращения по результатам вибрационного мони- торинга и контроля температуры / Н.А.Баркова, Д.В.Грищенко. – НОУ «Северо-Западный учебный центр». – Санкт-Петербург: 2011. – С. 80.

5. Вейнреб К.Б. Диагностика неисправностей ротора асинхронного двигателя методом спектрального анализа токов статора: дисс. в виде научного доклада на соискание уч. степени докт. техн. наук: 05.09.01. / Вейнреб Конрад Беноневич. – Москва: 2012. – С. 58.

6. Wang J. Current envelope analysis for defect identification and diagnosis in induction motors / J. Wang, S. Liu, R.X. Gao, R. Yan. // Journal of Manufacturing Systems. 2012. № 31. –Р. 380-387.

7. Кузеев И.Р. Оценка состояния и прогнозирование ресурса оборудования по изменению электромагнитных диагностических параметров / И.Р.Кузеев, М.Г.Баширов. // Мировое сообщество: проблемы и пути решения: Сборник научных трудов. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 2005. – С. 4 -12.