doi: 10.52899/24141437_2026_03_255
УДК: 629-5.06

Определение диагностического критерия информационно-измерительного канала частоты вращения на основе математической модели сигнала

Житников А. А., Марченко А. А.
Язык статьи: русский
Ссылка для цитирования: Житников А.А., Марченко А.А. Определение диагностического критерия информационно-измерительного канала частоты вращения на основе ­ математической модели сигнала // Труды Санкт-Петербургского государственного морского технического университета. 2026. Т. 5, № 3. С. 255–262. DOI: 10.52899/24141437_2026_03_255 EDN: DFAPFT

Аннотация

Актуальность. Современные системы автоматизации судовых энергетических установок функционируют на базе ­ пороговых алгоритмов защиты, не способных детектировать реальные отказы оборудования и искажения сигналов информационно-измерительных каналов. Обоснованием проведения данного исследования выступает необходимость предотвращения ложных срабатываний, провоцирующих незапланированные простои, финансовые потери и постепенное снижение доверия эксплуатационного персонала к автоматике. Цель. Разработать математическую модель сигнала информационно-измерительного канала частоты вращения ­ судового агрегата для определения диагностических критериев неисправного состояния, а также на базе построенной ­ модели сигнала определить алгоритм детектирования неисправности информационно-измерительного канала в ­ режиме реального времени с автоматической блокировкой перехода оборудования в аварийный режим работы. Методы. Исследование выполнено на базе высокочастотного индуктивного датчика. Математическое моделирование сигнала информационно-измерительного канала частоты вращения и отладка диагностической логики алгоритмов детектирования неисправности реализованы в программной среде SimInTech. Результаты. Построена математическая модель информационно-измерительного канала частоты вращения и разработан метод детектирования неисправности информационно-измерительного канала частоты вращения с детерминированными критериями диагностики. Предложен алгоритм блокировки защитных функций автоматизированной системы управления для предотвращения перехода судового агрегата в аварийный режим работы или остановки. Заключение. Предложенная методика не предъявляет повышенных требований к вычислительным ресурсам контроллеров, обладает прозрачной логикой принятия решений и отвечает нормативам функциональной безопасно- сти. Решение может быть интегрировано в штатные программные среды автоматизированных систем управления, что снижает вероятность ложных срабатываний и повышает эксплуатационную надёжность судовых энергетических ­ установок. Ключевые слова: информационно-измерительный канал,индуктивный датчик,математическая модель,алгоритм,система управления,судовая энергетическая установка,частота вращения

Список литературы

1. Коновалов П.О., Иванченко А.А., Ларионов Г.Л. Опыт развития и применения в эксплуатации систем мониторинга технического состояния судовых ДВС. Тенденции развития науки и образования. 2023. № 100-5. С. 102-108. doi: 10.18411/trnio-08-2023-246 EDN: TWWLBX.
2. Емельянов М.Д. Система компьютерного мониторинга технического состояния морских судов с оценкой рисков. Научно-технический сборник Российского морского регистра судоходства. 2009. № 32. С. 23-43. EDN: NXSKAP.
3. Лукашкин Г.Е. Построение системы автономного адаптивного управления судном на основе нечёткой логики. Транспортное дело России. 2019. № 5. С. 177-180. EDN: TFIARK.
4. Валов Д.С., Валгин С.А. Системы управления судовыми энергетическими установками автономных судов. Актуальные исследования. 2023. № 5(135). С. 19-28. EDN: QGRTJJ.
5. Бурков Д.Е. Применение судовой информационной системы для контроля и мониторинга технического состояния судового оборудования. Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2023. Т. 15, № 5. С. 893-902. doi: 10.21821/2309-5180-2023-15-5-893-902 EDN: PTAEFT.
6. Кучеренко В.А. Моделирование системы диагностики судовой информационной системы с использованием марковского процесса. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2024. № 5. С. 223-225. doi: 10.24412/2071-6168-2024-5-223-224 EDN: SOUXXW.
7. Петров А.П., Костылев И.И., Живлюк Г.Е. Оценка рисков эксплуатации энергетических установок безэкипажных судов. Морские интеллектуальные технологии. 2024. № 1-1(63). С. 110-122. doi: 10.37220/MIT.2024.63.1.013 EDN: ADWTCZ.
8. Епихин А.И., Кондратьев С.И., Хекерт Е.В. Интеллектуальная система мониторинга СЭУ автономного судна на основе промышленного протокола передачи данных. Морские интеллектуальные технологии. 2025. № 3-1(69). С. 96-100. doi: 10.37220/MIT.2025.69.3.025 EDN: EMDUOD.
9. Алмакаев Р.Р. Развитие нейросетевых технологий в морском судоходстве. Вестник Государственного морского университета имени адмирала Ф.Ф. Ушакова. 2025. № 2(51). С. 131-134. EDN: YWUFIW.