МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРЯДИЛЬНЫХ МАШИН С ЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ПРИВОДОМ

Mualliflar

  • Арипов Н.М.

    Tashkent State Agrarian University image/svg+xml

  • Отажонова М.К.

    Tashkent Institute of Textile and Light Industry image/svg+xml

Kalit so‘zlar: диагностика, идентификация, прогнозирование, метрические методы, статистические методы, передаточная функция, текстильное оборудование, техническое состояние

Annotatsiya

В статье рассматриваются методы диагностики технического состояния технологического оборудования текстильных предприятий. Основное внимание уделено идентификации и прогнозированию состояния объектов на основе метрических и статистических методов.

Foydalanilgan adabiyotlar

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 мониторинга 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. –P. 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.