تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : مقال في مجلة دورية 
عنوان الوثيقة :
تشخيص الأعطال في منظومة قدرة هيدروليكية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
Fault Diagnosis of a Hydraulic Power System Using an Artificial Neural Network
 
الموضوع : هندسة ميكانيكية 
لغة الوثيقة : الانجليزية 
المستخلص : تم التعامل مع مشكلة كشف العطلِ وعزله وتعريفه في منظومة قدرة هيدروليكية، والنظام المقترح في هذا البحث يعتمد على استخدام شبكة عصبية اصطناعية. ُاستُخدمت شبكة عصبية متعددة الطبقات ذات تغذية أمامية لَتشخيص نوعين من الأعطال الشائعة الحدوث في منظومات القدرة الهيدروليكية، وهما: تسرب الزيت داخليا عبر مكبس أسطوانة المشغلِ وإعاقة بكرة صمام التحكم التوجيهي، والتي تسبب الإغلاق الجزئي للصمام. وقد تم اشتقاق نموذج حسابي لَتمييز كل عطل, وهذا النظام يستخدم الحد الأدنى من أجهزة القياس اعتمادا على فصل المتغيرات المستقلة المعبرة عن الأعطال, وقد تم تطبيق خطة التشخيص على نموذج معملي لمنظومة قدرة هيدروليكية لَتشخيص العيوبِ المطبقة الحقيقيةوقد تم تدريب منظومة التشخيص المعتمدة على الشبكة العصبية باستخدام بيانات كافية للأعطال. تم تنفيذ التجارب الشاملة، وعرض ومناقشة نَتائِجها. وقد أظهرت الَنتائِج التجريبية أن الشبكة التي تم تدريبها لَها القدرةُ على اكتشاف وَتمييز مستويات شدة الأعطال المخَتلفة موضع الاهتمام. وعلاوة على ذلك، فإن الشبكة التي تم تدريبها، لها القدرة على الدقة في تَمييز وتعريف مستويات أعطال لم تكن قددربت عليها، ولذا فقد تم التأكد من صلاحية خطة التشخيص المقترحة كأداة تشخيصية لتسربِ الزيت داخليا عبر مكبس أسطوانة المشغلِ وإعاقة بكرة صمام التحكم التوجيهي. كما أظهر نظام التشخيص المقترح في هذا البحث أداء جيدا، مما يجعله قابلا للَتطبيق عمليا. 
ردمد : 1319-1047 
اسم الدورية : مجلة العلوم الهندسية 
المجلد : 17 
العدد : 1 
سنة النشر : 1427 هـ
2006 م 
عدد الصفحات : 21 
نوع المقالة : مقالة علمية 
تاريخ الاضافة على الموقع : Sunday, October 11, 2009 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
أحمد البيطار Ahemd El-Betarباحث  
مجدي عبدالحميد Magdy M. Abdelhamedباحث  
أحمد العسالAhmed El-Assalباحث  
روبي عبدالستارRoubi Abdelsatarباحث  

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 23006.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث