prikaz prve stranice dokumenta Sustavi za dijagnostiku kvarova na električnim strojevima
  Preuzmi
PDF 657.61 KB
završni rad
Sustavi za dijagnostiku kvarova na električnim strojevima
2024. urn:nbn:hr:187:295521
Bosanac, Marino
Sveučilište u Rijeci
Pomorski fakultet
Zavod za elektrotehniku, automatiku i informatiku

Citirajte ovaj rad

Bosanac, M. (2024). Sustavi za dijagnostiku kvarova na električnim strojevima (Završni rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Pomorski fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:187:295521

Bosanac, Marino. "Sustavi za dijagnostiku kvarova na električnim strojevima." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Pomorski fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:187:295521

Bosanac, Marino. "Sustavi za dijagnostiku kvarova na električnim strojevima." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Pomorski fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:187:295521

Bosanac, M. (2024). 'Sustavi za dijagnostiku kvarova na električnim strojevima', Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Pomorski fakultet, citirano: 18.10.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:187:295521

Bosanac M. Sustavi za dijagnostiku kvarova na električnim strojevima [Završni rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Pomorski fakultet; 2024 [pristupljeno 18.10.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:187:295521

M. Bosanac, "Sustavi za dijagnostiku kvarova na električnim strojevima", Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Pomorski fakultet, Rijeka, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:187:295521

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:187:295521
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovSustavi za dijagnostiku kvarova na električnim strojevima
Naslov (engleski)Systems for fault diagnosis on electrical machines
AutorMarino Bosanac
MentorAleksandar Cuculić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Pomorski fakultet
(Zavod za elektrotehniku, automatiku i informatiku)
Rijeka
Datum i država obrane2024-09-18, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Elektrostrojarstvo
Sažetak
Ovaj rad analizira različite metode i sustave za dijagnostiku kvarova na brodskim električnim strojevima, uključujući analizu struje stroja (MCSA), analizu vibracija, termografsku analizu, akustičnu emisiju i druge napredne tehnike. Detaljno su obrađeni sustavi temeljeni na umjetnoj inteligenciji, poput umjetnih neuronskih mreža, fuzzy logike i strojnog učenja, koji značajno poboljšavaju točnost i učinkovitost dijagnostike. Implementacija ovih sustava u brodske operacije pokazuje značajne prednosti u povećanju pouzdanosti i smanjenju operativnih troškova, omogućujući pravovremeno otkrivanje i otklanjanje kvarova te optimizaciju resursa za održavanje. Unatoč tehničkim izazovima i visokim početnim troškovima, dugoročne prednosti značajno nadmašuju te troškove, čineći ove sustave neophodnim alatom za suvremenu pomorsku industriju. Preporučuje se daljnji razvoj algoritama za obradu podataka i predviđanje kvarova, integracija novih tehnologija poput digitalnih blizanaca i IoT-a, te istraživanje ekonomskih aspekata kako bi se omogućila šira primjena ovih sustava. Sigurnost i privatnost podataka također su identificirane kao ključni aspekti koje je potrebno naglasiti kako bi se osigurala cjelovitost i pouzdanost dijagnostičkih sustava.
Sažetak (engleski)
This paper analyzes various methods and systems for fault diagnosis in marine electrical machines, including Motor Current Signature Analysis (MCSA), vibration analysis, thermographic analysis, acoustic emission, and other advanced techniques. Detailed attention is given to systems based on artificial intelligence, such as artificial neural networks, fuzzy logic, and machine learning, which significantly enhance diagnostic accuracy and efficiency. The implementation of these systems in marine operations shows significant advantages in increasing reliability and reducing operational costs, enabling timely fault detection and correction, and optimizing maintenance resources. Despite technical challenges and high initial costs, the long-term benefits far outweigh these costs, making these systems essential tools for the modern maritime industry. Further development of data processing and fault prediction algorithms, integration of new technologies like digital twins and IoT, and exploration of economic aspects are recommended to enable broader adoption of these systems. Data security and privacy are also identified as key aspects that need to be addressed to ensure the integrity and reliability of diagnostic systems.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:187:295521
Studijski programNaziv: Elektroničke i informatičke tehnologije u pomorstvu
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektroničke i informatičke tehnologije (univ. bacc. ing. el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-09-09 14:46:16