|
DOI: 10.14489/td.2020.11.pp.054-062
Васенин А. Б., Степанов С. Е., Крюков О. В.
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ ОПАСНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ
(pp. 54-62)
Аннотация. Рассмотрены вопросы проектирования эффективных и достоверных систем оперативной диагностики и прогнозирования технического состояния регулируемых электроприводов мегаваттного класса. Представлена статистика выхода из строя наиболее ответственных узлов электрических машин переменного тока – статорных обмоток, подшипников и САУ. Разработана методология и архитектура искусственных нейронных сетей для получения прогнозных моделей высоковольтных синхронных машин. Приведены примеры нейронечеткого прогнозирования технического состояния и ресурса статорных обмоток и анализ спектрального состава питающего напряжения методом рядов. Получены тесты селекционированных сетей, нечеткая модель Бокса–Дженкинса, модели метода анализа динамики спектральных составляющих с прогнозированием величин тока и температур статора. Сопоставительные результаты анализа ожидаемых состояний электрических машин большой мощности, исходя из учета различных эксплуатационных факторов работы электроприводов, позволили выработать рекомендации по применению новых прогностических методов.
Ключевые слова: высоковольтные электроприводы, электродвигатели мегаваттного класса, прогноз технического состояния, искусственные нейронные сети, тесты селекционированных сетей, метод анализа динамики спектральных составляющих.
Vasenin A. B., Stepanov S. Е., Kryukov О. V.
COMPARATIVE ASSESSMENT OF METHODS FOR PREDICTING THE TECHNICAL CONDITION OF ELECTRIC DRIVES OF HAZARDOUS PRODUCTION FACILITIES
(pp. 54-62)
Abstract. The paper deals with the design of efficient and reliable systems for operational diagnostics and forecasting of the technical condition of adjustable megawatt electric drives. The statistics of failure of the most critical components of AC electrical machines – stator windings, bearings and ACS are presented. The methodology and architecture of artificial neural networks have been developed for obtaining predictive models of high-voltage synchronous machines. Examples of neuro-fuzzy prediction of the technical state and resource of stator windings and analysis of the spectral composition of the supply voltage by the series method are given. Tests of selected networks, the Box–Jenkins fuzzy model, models of the method for analyzing the dynamics of spectral components with predicting the values of current and stator temperatures are obtained. The comparative results of the analysis of the expected states of electric machines of high power, based on the consideration of various operational factors of the operation of electric drives, made it possible to develop recommendations for the use of new predictive methods.
Keywords: high-voltage electric drives, megawatt-class electric motors, forecast of technical condition, artificial neural networks, tests of selected networks, a method for analyzing the dynamics of spectral components.
А. Б. Васенин, С. Е. Степанов (ООО «Газпром проектирование», Н. Новгород, Россия) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
О. В. Крюков (ООО«Газпром ВНИИГАЗ», Москва, Россия) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
A. B. Vasenin, S. E. Stepanov (LLC “Gazprom Design”, Nizhny Novgorod, Russia) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
O. V. Kryukov (LLC “Gazprom VNIIGAZ”, Moscow, Russia) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
1. Kryukov O. V. Scientific background for the development of intelligent electric drives for oil and gas process units // Вестник ЮУрГУ. Энергетика. 2017. Т. 17, № 1. С. 56 – 62.
2. Репин Д. Г., Крюков О. В. Концепты системы мониторинга технического состояния компрессорных станций // Контроль. Диагностика. 2017. № 12. С. 30 – 35.
3. Репин Д. Г., Крюков О. В. Системы оперативного мониторинга технического состояния энергоустановок для энергетической безопасности компрессорных станций // Газовая промышленность. 2014. № 712. С. 84 – 87.
4. Крюков О. В. Опыт проектирования АСУ ТП НПС магистральных нефтепроводов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2017. № 1. С. 2 – 7.
5. Kryukov O. V., Serebryakov A. V. Artificial neural networks of technical state prediction of gas compressor units electric motors // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. Энергетика. 2016. Т. 16, № 1. Р. 66 – 74.
6. Крюков О. В., Васенин А. Б. Функциональные возможности энергетических установок удаленных объектов // Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. 2014. № 2. С. 50 – 56.
7. Крюков О. В. Синтез и анализ электроприводных агрегатов компрессорных станций при стохастических возмущениях // Электротехника. 2013. № 3. С. 22 – 27.
8. Захаров П. А., Крюков О. В. Методология инвариантного управления агрегатами КС при случайных воздействиях // Известия вузов. Электромеханика. 2009. № 5. С. 64 – 70.
9. Рубцова И. Е., Крюков О. В., Степанов С. Е. Нейронечеткие модели мониторинга синхронных машин большой мощности // Материалы 6-й МНТК «Управление и информационные технологии» УИТ-2010. СПб., 2010. С. 160 – 162.
10. Крюков О. В. Подход к прогнозированию технического состояния электроприводных ГПА // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2016. № 9. С. 30 – 34.
11. Леонов В. П., Крюков О. В., Федоров О. В. Применение микропроцессорной техники в нагружающих устройствах // Двигателестроение. 1987. № 7. С. 33 – 35.
12. Бабичев С. А., Захаров П. А., Крюков О. В. Мониторинг технического состояния приводных электродвигателей ГПА // Контроль. Диагностика. 2009. № 7. С. 33 – 39.
13. Крюков О. В. Встроенная система диагностирования и прогнозирования работы асинхронных электроприводов // Известия вузов. Электромеханика. 2005. № 6. С. 43 – 46.
14. Крюков О. В. Автоматизированное нагружающее устройство для комплексных испытаний поршневых двигателей // Двигателестроение. 2016. № 2. С. 3 – 35.
15. Крюков О. В. Алгоритмы быстрого преобразования Уолша в микропроцессорных системах управления электроприводом // Известия вузов. Электромеханика. 2005. № 4. С. 39 – 44.
16. Васенин А. Б., Степанов С. Е., Крюков О. В. Методология и средства оперативного мониторинга электродвигателей на КС // Контроль. Диагностика. 2016. № 12. С. 50 – 58.
17. Babichev S. A., Zakharov P. A., Kryukov O. V. Automated monitoring system for drive motors of gascompressor units // Automation and Remote Control. 2011. V. 72, No. 6. Р. 175 – 180.
18. Крюков О. В. Методология и средства нейронечеткого прогнозирования состояния электроприводов газоперекачивающих агрегатов // Электротехника. 2012. № 9. С. 52 – 60.
19. Васенин А. Б., Крюков О. В. Проектирование электромеханической части и систем управления энергетических установок ГТП // Известия ТГУ. Техн. науки. 2011. № 5-1. С. 47 – 51.
20. Kiyanov N. V., Kryukov O. V., Pribytkov D. N., Gorbatushkov A. V. A Concept for the development of invariant automated electric drives for the water recycling systems with fan cooling towers // Russian Electrical Engineering. 2007. V. 78, No. 11. Р. 621 – 627.
21. Крюков О. В. Оценка эксплуатационных факторов электроприводных ГПА по нормативным требованиям мониторинга // Контроль. Диагностика. 2018. № 11. С. 50 – 57.
22. Крюков О. В., Степанов С. Е., Васенин А. Б. Моделирование и мониторинг термодинамических процессов в синхронных электродвигателях // Контроль. Диагностика. 2020. Т. 23, № 4. С. 28 – 35.
23. Крюков О. В. Мониторинг условий эксплуатации электродвигателей газоперекачивающих агрегатов // Контроль. Диагностика. 2016. № 12. С. 50 – 58.
24. Крюков О. В., Титов В. Г. Анализ пусковых режимов электроприводных газоперекачивающих агрегатов // Известия вузов. Электромеханика. 2012. № 3. С. 29 – 35.
25. Серебряков А. В., Крюков О. В. Универсальная система мониторинга электродвигателей ГПА // Известия вузов. Электромеханика. 2016. № 4(546). С. 74 – 81.
1. Kryukov O. V. (2017). Scientific background for the development of intelligent electric drives for oil and gas process units. Vestnik YuUrGU. Energetika, Vol. 17, (1), pp. 56 – 62. [in Russian language]
2. Repin D. G., Kryukov O. V. (2017). Concepts for monitoring the technical condition of compressor stations. Kontrol'. Diagnostika, (12), pp. 30 – 35. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2017.12.pp.030-035
3. Repin D. G., Kryukov O. V. (2014). On-line monitoring systems of the technical condition of power plants for the energy safety of compressor stations. Gazovaya promyshlennost', 712, pp. 84 – 87. [in Russian language]
4. Kryukov O. V. (2017). Experience in designing an automated process control system for oil pumping stations of main oil pipelines. Pribory i sistemy. Upravlenie, kontrol', diagnostika, (1), pp. 2 – 7. [in Russian language]
5. Kryukov O. V., Serebryakov A. V. (2016). Artificial neural networks of technical state prediction of gas compressor units electric motors. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Energetika, Vol. 16, (1), pp. 66 – 74. [in Russian language]
6. Kryukov O. V., Vasenin A. B. (2014). Functional capabilities of power plants of remote objects. Elektrooborudovanie: ekspluatatsiya i remont, (2), pp. 50 – 56. [in Russian language]
7. Kryukov O. V. (2013). Synthesis and analysis of electric drive units of compressor stations under stochastic disturbances. Elektrotekhnika, (3), pp. 22 – 27. [in Russian language].
8. Zaharov P. A., Kryukov O. V. (2009). Methodology of invariant control of CS aggregates under random influences. Izvestiya vuzov. Elektromekhanika, (5), pp. 64 – 70. [in Russian language]
9. Rubtsova I. E., Kryukov O. V., Stepanov S. E. (2010). Neuro-fuzzy models for monitoring high-power synchronous machines. Materials of the 6th MNTK "Management and Information Technologies" UIT-2010, pp. 160 – 162. Saint Petersburg. [in Russian language]
10. Kryukov O. V. (2016). Approach to predicting the technical condition of electric driven gas compressor units. Pribory i sistemy. Upravlenie, kontrol', diagnostika, (9), pp. 30 – 34. [in Russian language]
11. Leonov V. P., Kryukov O. V., Fedorov O. V. (1987). Application of microprocessor technology in loading devices. Dvigatelestroenie, (7), pp. 33 – 35. [in Russian language]
12. Babichev S. A., Zaharov P. A., Kryukov O. V. (2009). Monitoring of the technical condition of the GPU drive motors. Kontrol'. Diagnostika, (7), pp. 33 – 39. [in Russian language]
13. Kryukov O. V. (2005). Builtin system for diagnosing and predicting the operation of asynchronous electric drives. Izvestiya vuzov. Elektromekhanika, (6), pp. 43 – 46. [in Russian language]
14. Kryukov O. V. (2016). Automated loading device for complex tests of piston engines. Dvigatelestroenie, (2), pp. 3 – 35. [in Russian language]
15. Kryukov O. V. (2005). Fast Walsh transform algorithms in microprocessor control systems for electric drive. Izvestiya vuzov. Elektromekhanika, (4), pp. 39 – 44. [in Russian language]
16. Vasenin A. B., Stepanov S. E., Kryukov O. V. (2016). Methodology and means of operational monitoring of electric motors at the compressor station. Kontrol'. Diagnostika, (12), pp. 50 – 58. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2016.12.pp.050-058
17. Babichev S. A., Zakharov P. A., Kryukov O. V. (2011). Automated monitoring system for drive motors of gas-compressor units. Automation and Remote Control, Vol. 72, (6), pp. 175 – 180.
18. Kryukov O. V. (2012). Methodology and means of neuro-fuzzy forecasting of the state of electric drives of gas-pumping units. Elektrotekhnika, (9), pp. 52 – 60. [in Russian language]
19. Vasenin A. B., Kryukov O. V. (2011). Design of the electromechanical part and control systems of power plants of gas turbines. Izvestiya TGU. Tekhnicheskie nauki, (5-1), pp. 47 – 51. [in Russian language]
20. Kiyanov N. V., Kryukov O. V., Pribytkov D. N., Gorbatushkov A. V. (2007). A Concept for the development of invariant automated electric drives for the water recycling systems with fan cooling towers. Russian Electrical Engineering, Vol. 78, (11), pp. 621 – 627.
21. Kryukov O. V. (2018). Assessment of operational factors of electric driven gas compressor units according to regulatory requirements for monitoring. Kontrol'. Diagnostika, (10), pp. 50 – 57. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2018.10.pp.050-057
22. Kryukov O. V., Stepanov S. E., Vasenin A. B. (2020). Simulation and monitoring of thermodynamic processes in synchronous electric motors. Kontrol'. Diagnostika, Vol. 23, (4.), pp. 28 – 35. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2020.04.pp.028-035
23. Kryukov O. V. (2016). Monitoring of the operating conditions of electric motors of gaspumping units. Kontrol'. Diagnostika, (12), pp. 50 – 58. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2016.12.pp.050-058
24. Kryukov O. V., Titov V. G. (2012). Analysis of start-up modes of electric driven gas compressor units. Izvestiya vuzov. Elektromekhanika, (3), pp. 29 – 35. [in Russian language]
25. Serebryakov A. V., Kryukov O. V. (2016). Universal monitoring system for GPU electric motors. Izvestiya vuzov. Elektromekhanika, 546(4), pp. 74 – 81. [in Russian language]
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/td.2020.11.pp.054-062
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/td.2020.11.pp.054-062
and fill out the form
.
|
">
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»