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%.
Ключевые слова:
Обучающая выборка, виброскорость, разделяющая поверхность, размерность, алгоритм, таксон