Контроль технічного стану відцентрових нагнітачів газоперекачувальних агрегатів на принципах нейронних мереж

Abstract

У роботі розроблений новий метод поетапної діагностики технічного стану ВН, суть якого полягає у тому, що на першому етапі визначається один із можливих технічних станів відцентрового нагнітача - придатний, працездатний або непридатний. Ідентифікація станів здійснюється за допомогою діагностичних ознак, які визначаються як відносні відхилення ступеню підвищення тиску газу, внутрішньої потужності і температури газу на виході із нагнітача від своїх значень, що визначені для нового ВН за його приведеними характеристиками. Показано, що така задача ідентифікації відноситься до класу задач розпізнавання образів і найефективнішим способом її вирішення є нейромережевий підхід. Коли нагнітач знаходиться у працездатному стані включається другий етап діагностування, який здійснюється на базі розробленої діагностичної моделі. Одержана діагностична модель, на відміну від аналогічних моделей, враховує затрати на протічки газу і тертя дисків. Врахування цих факторів підвищує точність моделі і дає можливість ефективно визначити зміну геометричних розмірів робочого колеса і за допомогою нейромережевого підходу оцінити стан робочого колеса ВН. Розроблена концепція автоматизованої системи контролю за технічним станом ВН на базі існуючої системи контролю і управління роботою ГПА, а також програмне забезпечення такої системи. Техніко-економічні рекомендації прийняті для промислового впровадження УМГ "Прикарпатгрансгаз", а також у навчальний процес.

В работе сформулирована и решена важная научная задача технической диагностики центробежных нагнетателей (ЦН) природного газа. Для реализации разработанных методов и алгоритмов поэтапной диагностики ЦН предложена компьютерная система диагностирования, которая основана на существующей технической базе Богородчанского ЛПУМГ. В эту систему интегрировано математическое обеспечение системы диагностирования, которое оформлено в виде интерфейса и прикладных программ, что позволило создать АРМ диагностики на уровне сменного инженера.

In dissertation is elaborated a new method of phased diagnostic, the essence of which is: on the first stage the one of the possible technical condition of rotary compressor (serviceable, efficient or unsuitable) is defined. Identification of the condition is made with the help of the diagnostic signs, which are defined as relative deviation of the compression ratio, inner power and exit temperature from their values, which are defined for new aggregate. It’s shown that this task belongs to the class of the pattern recognition tasks. The most effective method for solving this task, are based on the neuronetwork technology. When the centrifugal pump has “efficient” condition, the second stage starts. This stage is based both on the neural technology and elaborated diagnostic model. The model takes into account of expenses for leaking of gas and rotor’s (impeller) friction. The considering of these factors improves accuracy of the model, allows identify the changes of rotor’s geometry and with the help of neuronetwork technology effectively defines the technical condition of impeller. The concept of automotive system of rotary compressor’s technical state control, which based on existent system of gas pumping aggregate control, is elaborated the same as software for this system. Technical and economical recommendations are taken into manufacturing application in DE “Prikarpattransgas” and into educational process.