====== Jarosław Kozik ======

==== Zaproszenie na obronę pracy doktorskiej ====


^   **DZIEKAN i RADA WYDZIAŁU**    \\    **ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI i ELEKTRONIKI**    \\    **AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE**   ^
|   zapraszają na    \\    publiczą dyskusję nad rozprawą doktorską    \\      \\   //mgra inż. Jarosława Kozika//      \\                 |
|  ** Diagnostyka maszyny synchronicznej z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji   **  |
|  Obrona rozprawy doktorskiej odbędzie się 8 czerwca 2011 roku o godz. 12.00 \\ w pawilonie B-1, w sali nr 4, parter, AGH-Kraków, al. Mickiewicza 30  |
|  **PROMOTOR:** Dr hab. inż. Zygfryd Głowacz, prof. AGH   |
|  ** RECENZENCI:** prof. Marian Łukaniszyn   |
|  **            ** prof. dr hab. inż Marian Noga   |
|  Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać \\ w Czytelni   Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30  |

\\
\\
==== Streszczenie ====

** Diagnostyka maszyny synchronicznej z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji    **

//mgr inż. Jarosław Kozik//


**Promotor:** Dr hab. inż. Zygfryd Głowacz, prof. AGH\\
**Dyscyplina:** Elektrotechnika

W rozprawie przedstawione zostały wyniki badań diagnostycznych maszyny synchronicznej dla czterech różnych przypadków uszkodzeń: zwarcia grupy zezwojów w uzwojeniu twornika, przerwy w gałęzi równoległej jednej fazy twornika, a także zwarcia oraz przerwy w uzwojeniu bieguna obwodu wzbudzenia. W celu umożliwienia wykonania badań zbudowane zostało stanowisko pomiarowe. Przeprowadzenie pomiarów poprzedzone zostało wytworzeniem aparatury pomiarowej służącej do rejestracji sygnałów prądowych i napięciowych. W celu podniesienia konkurencyjności prowadzonych analiz duży nacisk położony był na diagnostykę we wczesnych stadiach uszkodzeń, dlatego w stanach awaryjnych obejmujących zwarcia zastosowano stopniowanie intensywności tych uszkodzeń. Na podstawie zarejestrowanych przebiegów dokonano analizy spektralnej i wyboru składowych widm sygnałów prądowych mogących potencjalnie świadczyć o obecności stanu awaryjnego. Dokonano również transformacji sygnału do wektora przestrzennego prądu twornika i zbadano wpływ poszczególnych uszkodzeń na wartość składowej lOOHz tego sygnału. Następnie dokonano wyboru symptomów uszkodzeń w sposób w pełni automatyczny z zastosowaniem techniki zwanej selekcją cech. Problem diagnostyki został przedstawiony jako poszukiwanie w wielowymiarowej przestrzeni cech takiej jej podprzestrzeni (reprezentowanej przez zestaw składowych widma sygnału), która powodowałby powstawanie największych różnic pomiędzy stanem bezawaryjnym a stanem uszkodzonym. Jako kryterium spełnienia tego warunku zastosowana została odległość Mahalanobisa. Z uwagi na dość duży rozmiar przestrzeni poszukiwań konieczne było zastosowanie wydajnego i dobrego jakościowo algorytmu przeszukiwania. W tym celu zaadaptowano klasyczny algorytm genetyczny, dodając do niego kilka ulepszeń. Wyznaczone symptomy zostały użyte jako dane wejściowe dla dwóch różnych typów klasyfikatorów: neuronowych i rozmytych, których parametry strojone były z wykorzystaniem algorytmu genetycznego.
----