Вибрационная диагностика газоперекачивающих агрегатов судового типа с использованием режимных параметров

  • Автор:
  • Специальность ВАК РФ: 25.00.19
  • Научная степень: Кандидатская
  • Год защиты: 2003
  • Место защиты: Москва
  • Количество страниц: 137 с. : ил
  • Стоимость: 230 руб.
Титульный лист Вибрационная диагностика газоперекачивающих агрегатов судового типа с использованием режимных параметров
Оглавление Вибрационная диагностика газоперекачивающих агрегатов судового типа с использованием режимных параметров
Содержание Вибрационная диагностика газоперекачивающих агрегатов судового типа с использованием режимных параметров

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. Техническая диагностика газотранспортного оборудования
компрессорных станций
1.1. Состояние и перспективы развития газотранспортного оборудо- 8 вания компрессорных станций магистральных газопроводов
1.2. Техническая диагностика газоперекачивающих агрегатов
1.3. Современное состояние вопроса исследования вибрации 24 оборудования
1.4. Основные направления развития систем вибродиагностики
1.5. Аппаратная база для решения задачи комплексного диагности- 42 рования газоперекачивающего агрегата судового типа
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
2.1. Особенности газоперекачивающего агрегата с судовым приво- 47 дом как объекта диагностирования
2.2. Описание объекта диагностирования
2.3. Статистический анализ взаимосвязей между группами 57 режимных и вибрационных параметров
2.3.1. Корреляционный анализ данных внутри групп
2.3.2. Регрессионный анализ вибрационных данных как функций 68 режимных параметров
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА СИСТЕМЫ ВИБРАЦИ-
ОННОГО КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ АГРЕГАТОВ СУДОВОГО ТИПА
3.1. Методы вибрационной диагностики подшипников качения
3.2. Обоснование перспективности использования температур на 78 сливах подшипниковых опор для целей технической диагностики
3.3. Разработка метода мониторинга подшипников двигателей
ДГ90Л2 по температурам масла - смазки
3.4. Коррелирование вибрационных параметров и диагностического признака приведенного перепада температур масла-смазки подшипниковых опор
ГЛАВА 4. ВНЕДРЕНИЕ И ПРОМЫШЛЕННАЯ АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ
4.1. Практическое использование различных видов данных при диагностировании процесса разрушения камер сгорания двигателей ДГ90Л
4.2. Практическое использование различных видов данных при диагностировании тепловой деформации корпуса двигателя ДГ90 ОБЩИЕ ВЫВОДЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Графики одномерного регрессионного анализа для вибрационных параметров газотурбинной установки и многомерного регрессионного анализа для вибрационных параметров центробежного нагнетателя
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Алгоритм мониторинга подшипников двигателя
ДГ90Л
ЛИТЕРАТУРА

ВВЕДЕНИЕ
Диагностирование газоперекачивающих агрегатов (ГПА) и непрерывный контроль их технического состояния (ТС) в процессе эксплуатации является важным звеном в обеспечении требуемой надежности основного оборудования компрессорных станций (КС) [1].
Внедрение методов и средств технической диагностики позволяет снизить затраты на техническое обслуживание и ремонт газотранспортного оборудования, увеличить его моторесурс, сократить топливно-энергетические затраты на транспорт газа.
В условиях длительного непрерывного производства и интенсивного старения оборудования при ограниченности возможных инвестиций применение технической диагностики становится наиболее кардинальным средством, обеспечивающим экономичность, эффективность и надежность работы оборудования магистральных газопроводов (МГ), позволяет осуществить переход от традиционной системы эксплуатации к ресурсосберегающей системе эксплуатации по техническому состоянию (рис. 1) [16]. Такая эксплуатация предусматривает оптимизацию ремонтно-технического обслуживания и управления технологическим процессом работы оборудования на основе фактических характеристик каждой единицы оборудования.
Необходимость внедрения методов и средств технической диагностики неразрывно связано с решением таких ключевых проблем как повышение качественного уровня газотранспортного оборудования, сокращение сроков его освоения, затрат на эксплуатацию газопроводов, направленных на экономию топливно-энергетических ресурсов, повышение эффективности и надежности функционирования газотранспортной системы [16].
При этом максимальный эффект достигается, если диагностирование распространяется на весь жизненный цикл элементов газотранспортной системы в целом: предпроектное прогнозирование, предэксплуатационное диагностирование, диагностирование в процессе эксплуатации и ремонта.

случае один из процессов, в основном процесс сбора информации, проходит не непрерывно, а периодически и предусматривает использование живого труда (человека). Обычно для сбора используют переносные коллекторы данных с последующим вводом информации в компьютер.
И все же, применительно к ОС ДО, предпочтительной является ориентация на создание комплексных автоматизированных систем диагностики (КАСД), позволяющих получить глубину и достоверность диагностирования, обеспечивающие возможность перехода на эксплуатацию «по состоянию» [1, 16].
В рамках этой новой технологии эксплуатации использование КАСД позволит:
- уменьшить количество тяжелых аварий узлов ГПА с большим объемом вторичных разрушений;
- снизить затраты на ремонтные работы за счет обнаружения дефектов на ранней стадии развития;
- оптимизировать режим работы каждого ГПА с учетом его фактического технического состояния;
- уменьшить численность эксплуатационного и ремонтного персонала и сделать, наконец, реальностью идею 70-80-х гг. о компрессорных станциях без постоянного обслуживающего персонала.
Возможность повышения глубины и достоверности диагностирования предопределяется тем, что поступление данных в реальном времени позволяет использовать специальные алгоритмы их статистической обработки и «сглаживания» выходных данных, относительно уменьшающие дисперсию данных при диагностических расчетах [16]. При этом особо важно, что такая фильтрация полностью исключает поступление в диагностический модуль нестабильных (переменных во времени) данных. Это важно, имея в виду то, что нестабильность негативно (и существенно) сказывается на точности диагностирования. Нестабильность данных может быть связана с изменением технологического режима или изменением внешних условий. При этом, как

Рекомендуемые диссертации данного раздела