Том 330 № 4 (2019)

DOI https://doi.org/10.18799/24131830/2019/4/196

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩИХ АГРЕГАТОВ СПЕЦИАЛЬНЫМИ МЕТОДАМИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ СПЕКТРОВ ВИБРОСКОРОСТИ

Актуальность исследованияобусловленанеобходимостью разработки дополнительных методов оценкитехнического состояния газоперекачивающих агрегатов компрессорных станций магистральных газопроводов. Аварийные ситуации на компрессорных станцияхвлекут за собой последствия глобального характера для материальной базы и окружающей среды. Основным направлением обеспечения безаварийной работы компрессорных станций является поддержка технического состояния газоперекачивающих агрегатов на требуемом уровне. Цель: разработка метода оценки технического состояния газоперекачивающих агрегатов интерпретацией виброспектра колебаний корпуса подшипника турбины низкого давления агрегата с формулировкой заключения «есть дефект/нет дефекта». Объекты:газоперекачивающие агрегаты ГТК-10, эксплуатируемые в ПАО «Газпром». Агрегаты данного типа обеспечиваютболее 8 ГВт установленной мощности, что составляет более 20% в газотранспортной системе страны. Базой данных для проведения исследований является система данных результатов вибродиагностики агрегатов за 4 года. Методы. Для повышения достоверности интерпретации спектров колебаний подшипниковых узловпредлагается ис­пользовать метод построения разделяю­щей поверхности в 340-мерном фазовом пространстве по характеристикам обучающей выборки виброспектров. Установлено, что достоверность определения состояния агрегата при этом связана прямо пропорционально с количеством спектров в обучающей выборке, сформированной на основе информации по вибрационным обследованиям. Максимальная адекватность выводов при идентификации состояния агрегатов имеет место при описании вибросигнала преобразованием Фурье с ярко выраженными амплитудами виброскорости. Результаты. Построена гиперплоскость для определения уровнятехнического состояния газовых турбинкомпрессорных станций ПАО «Газпром» интерпретацией спектров виброобследования. Учитывая уменьшение обучающей выборки при отсеивании части спектров, наиболее препятствующих реализации алгоритма, ошибка при распознавании текущего вибросигнала агрегата прогнозируется в пределах 15–30%.

Авторы:

Игорь Равильевич Байков

Ольга Викторовна Смородова

Сергей Владимирович Китаев

Айрат Мингазович Шаммазов

Скачать PDF