Способ мониторинга технического состояния компрессорного агрегата

СПОСОБ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КОМПРЕССОРНОГО АГРЕГАТА Изобретение относится к информационно-измерительным системам, а именно к способам диагностики технического состояния объектов, в частности компрессорных агрегатов, с целью предупреждения их аварийности при эксплуатации. Сущность изобретения состоит в способе мониторинга технического состояния компрессорных агрегатов. Способ включает сбор измерительной информации, ее обработку методами спектрального и статистического анализа,выработку параметров идентификации и оценок их значений. В качестве параметров используют информативные признаки статистического анализа: оценки дисперсии помехи D; оценки взаимно корреляционных функций между помехой и полезным сигналом Rx; оценки взаимно корреляционных функций между полезными сигналами Rxx,полученных от различных датчиков,коэффициента корреляции rX и спектральные оценки реального сигнала an, bn. При отклонении от нулевого значения хотя бы одной из оценок параметров статистического анализа устанавливают начало периода зарождения дефекта. Отклонение значений оценок an, bn спектрального анализа от эталонных также означает переход объекта в аварийное состояние. Эксплуатация системы в течение трех лет в соответствии с заявляемым способом мониторинга подтвердила эффективность заявляемого способа.SU-A1-909617 АЛИЕВ ТЕЛЬМАН АББАС ОГЛЫ;SU-A1-800773 ГУЛИЕВ ГАМБАР АГАВЕРДИ ОГЛЫ; ПАШАЕВ ФАХРАД ГЕЙДАР ОГЛЫ; РЗАЕВ АСИФ ГАДЖИ ОГЛЫ Изобретение относится к информационно-измерительным системам, а именно к способам диагностики технического состояния объектов, в частности компрессорных агрегатов, с целью предупреждения их аварийности при эксплуатации. Известен [1] способ диагностики механизмов по изменению интенсивности основных виброакустических источников. Колебания, регистрируемые виброакустическим датчиком, установленным в контрольной точке, представляют собой, согласно способу, суперпозицию колебаний от различных виброакустических источников. Каждый виброакустический источник имеет свой спектр, который выделяют из общего и для оценки его интенсивности определяют суммарный уровень. Интенсивность виброакустических источников определяется мощностью возбуждения, которая зависит от конструктивных параметров составных частей компрессорного или насосного агрегата и от их расположения, от технологических дефектов, от технического состояния их кинематических пар и элементов проточной части, режима работы и точки измерения параметров виброакустических сигналов. Конструктивные параметры и дефекты составных частей агрегата влияют не только на уровень вибрации, но и на перераспределение энергии между различными частями составляющих спектра. Способ оценки интенсивности основных виброакустических источников заключается в установлении для них интегральных характеристик, которые позволяют представить информацию в сжатом виде. Эти характеристики определяют при обработке усредненного (или мгновенного, максимального) узкополосного спектра виброакустических сигналов от датчиков, установленных в наиболее информативных контрольных точках. Способ предназначен для плановопериодического мониторинга оборудования, при котором для принятия решения все полученные характеристики сравниваются с базовыми. Способ позволяет определить возникшие дефекты на определенных узлах механизма, однако он не оперативен, а методика определения характеристик достаточно трудоемкая. Наиболее близким к заявляемому является известный [2] способ вибромониторинга и вибродиагностики центробежных компрессоров. Он осуществляется системой компьютерного мониторинга КОМПАКС посредством датчиков абсолютной и относительной вибрации, установленных соответственно снаружи - на корпусе каждого подшипника компрессора и внутри - над валом ротора во взаимоперпендикулярных направлениях для измерения и контроля радиальных перемещений и осевого сдвига вала. Способ, используя спектральный метод анализа вибросигнала, позволяет диагностировать техническое состояние и режимы работы компрессоров. Непрерывная вибродиагностика и мониторинг технического состояния агрегатов позволяют оперативно обнаружить дефект, что приводит к положительным результатам. Однако данный способ определяет уже сформировавшийся дефект, который может негативно сказаться и на работе других участков механизма и ремонт которого может быть достаточно трудоемким и не всегда результативным. Задача изобретения состоит в разработке эффективного и достоверного способа диагностики технического состояния компрессорных агрегатов с целью определения начала (скрытого периода) зарождения дефекта. Сущность изобретения состоит в способе мониторинга технического состояния компрессорных агрегатов. Способ включает сбор измерительной информации, ее обработку методами спектрального и статистического анализа, выработку параметров идентификации и оценок их значений. В качестве параметров используют информативные признаки статистического анализа: оценки дисперсии помехи D; оценки взаимно корреляционных функций между помехой и полезным сигналом Rx; оценки взаимно корреляционных функций между полезными сигналами Rxx, полученных от различных датчиков, коэффициента корреляции rX и спектральные оценки реального сигнала an, bn. При отклонении от нулевого значения хотя бы одной из оценок параметров статистического анализа устанавливают начало периода зарождения дефекта. Отклонение значений оценок an, bn спектрального анализа от эталонных также означает переход объекта в аварийное состояние. Сопоставительный анализ заявляемого решения с прототипом показал, что в заявляемом изобретении, в отличие от известного, при осуществлении процесса мониторинга применяют новый метод анализа сигнала, основанный на использовании помехи сигнала как носителя дополнительной диагностической информации. При этом в качестве параметров идентификации сигнала используют комплекс информативных признаков, включающих оценки дисперсии помехи D, оценки взаимно корреляционных функций между помехой и полезным сигналом Rx; оценки взаимно корреляционных функций между полезными сигналами Rxx; полученных от различных датчиков, коэффициента корреляции rX. Таким образом, введение новых признаков дает основание утверждать, что заявляемое решение соответствует требованиям критерия "новизна". Известно [3, 4], что нормальное состояние компрессорного агрегата характеризуется зашумленными технологическими параметрами, полученными от соответствующих датчиков. При этом в течение времени T0 - периода нормального состояния спектральные оценки an, bn соответствуют эталонным коэффициентам нормального состояния объекта, а для технологических параметров статистического анализа: выполняется равенство: т.е. все оценки параметров примерно равны нулю,где T0 [g(it)] - закон распределения сигнала g(it);D, DX, Dg - оценки дисперсий помехи полезного и суммарного сигналов соответственно;RXX, Rgg - оценки корреляционных функций полезного сигнала X(it) и суммарного сигналаm, mX, mg - математические ожидания помехи полезного и суммарного сигналов;RX(=0), rX- взаимно корреляционная функция и коэффициент корреляции между полезным сигналом X(it) и помехой (it). Известно также [3, 4], что оценки спектрального анализа позволяют определить только переход одного состояния в другой, а именно: переход периода времени T0 в период времени T2. Исследования,проведенные авторами данного изобретения [5, 6], показали, что в указанный период от T0 до Т 2, т.е. в период T1, происходит непрерывное изменение оценок RXX, Rgg характеристик сигналовg(it)=X(it)+(it), получаемых на выходах соответствующих датчиков. Так как в этот отрезок времениT1, кроме информации полезного сигнала X(it), помеха (it) также становится носителем диагностической информации. В то же время в традиционных технологиях этой спецификой помехи (it) пренебрегают, ориентируясь только на оценки an, bn. Это является причиной принятия информационными системами неадекватных решений к возникшим ситуациям в начальной стадии перехода техники из нормального в аварийное состояние. Данный факт объясняется тем, что спектральные оценки являются достоверными только в случаях, когда величина помехи меняется в ограниченных пределах что не характерно для сложных агрегатов, так как колебания, регистрируемые виброакустическим датчиком, установленным только в одной контрольной точке сложного агрегата, представляют собой сумму колебаний от различных виброакустических источников. Было установлено, что когда начинается процесс возникновения(зарождения) дефекта и наступает период скрытого T1 перехода в аварийное состояние, то указанное равенство нарушается, статистические оценки сигнала g(it) определяются с некоторой погрешностью и все оценки параметров в течение периода времени T1 непрерывно меняются. В этот период времени T1, в первую очередь, происходит отличие оценок дисперсий помех D от нуля. Поэтому отличие оценок дисперсий можно считать индикатором начала перехода от периода времени T0 к скрытому периоду времени T1. Кроме того, оценки авто- и взаимно корреляционных функций Rgg и Rgjgv при определенном временном сдвиге ' имеет значение, равное нулю. Однако в период перехода времени T0 к скрытому периоду T1 состояние оценок корреляционных функций, полученные при временном сдвиге ='t, будут отличаться от нуля. Этот показатель также можно считать индикатором (корреляционным) начала перехода от периода времени T0 к скрытому периоду времени T1. Третьим индикатором перехода системы от периода времени T0 к скрытому периоду времени T1 является отличие от нуля оценки коэффициента корреляции между полезным сигналом и помехой rX, которая также при нормальном состоянии объекта равна нулю. Эффективность предлагаемого способа заключается в том, что расчет оценок каждого из перечисленных индикаторов достаточно прост, а результаты надежны. Кроме того, совместное использование указанных индикаторов и оценок an, bn, получаемых при спектральном анализе измерительной информации, повышает достоверность мониторинга компрессорных агрегатов. Таким образом, перечисленные признаки являются существенными, а их совокупности создают новый технический эффект, что позволяет сделать вывод о соответствии заявляемого изобретения критерию "технический уровень", и, следовательно, заявляемое решение может быть признано изобретением. Выполнение способа проиллюстрировано на фигурах, на которых показано: фиг. 1 - схема компрессорного агрегата MK 301/2 и размещения датчиков на нем; фиг. 2 - схема системы мониторинга компрессорного агрегата MK 301/2 установки каталитического крекинга на Бакинском нефтеперерабатывающем заводе; фиг. 3 - график дисперсии помехи, показывающий начало возникновения дефекта в определенный период, полученный с использованием заявляемого способа; фиг. 4 - график за тот же период, но полученный традиционными методами; фиг. 5 - график корреляционных индикаторов и взаимно корреляционных функций между помехой и сигналом, показывающий начало возникновения дефекта в тот же период времени. Способ осуществляется следующим образом. Для проведения мониторинга компрессорного агрегата вибродатчики располагают в его уязвимых местах (фиг. 1). Учитывая, что скрытый период времени T1 перехода в аварийное состояние T2 отражается в технологических параметрах сигналов: определение оценок осуществляют по формулам: Из полученных оценок формируют соответствующее множество информативных признаков: Аналогично, по оценкам дисперсий помех сигналов, которые вычисляют по формуле формируют множества WX из оценок взаимно корреляционных функций и коэффициента корреляции между полезным сигналом и помехой в виде В дополнение к оценкам статистического анализа определяют коэффициенты ряда Фурье реального сигнала an ,bn по формулам: где an, bn - коэффициенты ряда Фурье реального сигнала. В период времени T0, когда объект находится в нормальном состоянии, все элементы множеств информативных признаков Wg,W,WX будут находиться в нулевом состоянии, а множество Wa,b будет соответствовать эталонному множеству. В момент зарождения дефекта отклонение любого элемента множеств Wg,W,WX от нуля системой будет восприниматься как начало перехода объекта мониторинга из нормального периода времени T0 в скрытый период аварийного периода времени T1. При этом по номеру множества, по номеру столбца и строки расположения элемента информативного признака, отличающегося от нуля, можно определить, т.е. идентифицировать место и характер неисправности. Отклонение любого из элементов множества Wa,b от эталонного будет означать аварийное состояние узла объекта техники, т.е. период T2. Сочетание трех информативных множеств со спектральным анализом является надежным способом мониторинга и позволяет многократно повысить достоверность его результатов. Пример конкретного выполнения способа. Система мониторинга перехода объекта в аварийное состояние осуществлена на компрессорном агрегате MK 301/2. (фиг. 1, 2), который состоит из электродвигателя (EM), редукторов (P1, P2), цилиндра низкого давления (LPC) и цилиндра высокого давления (НРС). На уязвимых информативных местах (точках) компрессорного агрегата MK 301/2 устанавливают датчики вибрации типа ASA-062 (Acceleration sensors type ASA-062) фирмы BruelKjaer: в электродвигателе (EM) - 4 точки (датчики 11, 12, 13, 14); в первом редукторе (P1) - 2 точки (датчики 4, 5); в цилиндре низкого давления (LPC) - 2 точки (датчики 6, 7); во втором редукторе (P2) - 2 точки (датчики 9, 10); в цилиндре высокого давления (НРС) - 2 точки (датчики 1, 2); в опорных точках - 3 точки (датчики 3, 8, 15). На выходах датчиков 1-15 (фиг. 2) получают сигналы g(it) виброускорения. Они через барьеры безопасности (Safety barriers AC-297 АТЕХ for ASA-062) и усилители (Conditioning amplifier 2694-A) поступают на входы контроллеров (CPU188-5v.3 фирмы Fastwel) и обрабатываются (или анализируются) по заявляемому способу. Анализируемые вибросигналы дискретизируются с частотой 20 кГц, т.е. шагом дискретизации t равным 50 мкс. В каждом цикле время наблюдения T составляет 0,5 с за период, в котором обрабатывается N=10000 отсчетов. Эти циклы повторяются непрерывно. В период нормального состояния (25.04.2007-15.05.2007), (фиг. 3) оценки D, RX, Rgg(') сигналов на выходах соответствующих датчиков равны нулю. В момент появления дефекта (в период: 16.05.200725.05.2007) соответствующие оценки D, Rx; Rxx, rX зарегистрированных сигналов, поступающих от первого датчика цилиндра высокого давления (HPS), оказались отличными от нуля (фиг. 5). В то же время, как показывает график оценок (фиг. 4), полученных в результате спектрального анализа того же сигнала и за тот же период времени, дефект еще не выявлен. Эксплуатация системы в течение трех лет в соответствии с заявляемым способом мониторинга подтвердила эффективность заявляемого способа. Литература 1. А.с.1559761, патент Украины 13540, G01N 7/00. 2. Костюков В.Н., Стариков В.А., Тарасов Е.В. Потребители и производители компрессоров и компрессорного оборудования. - 2000: Труды шестого международного симпозиума. - СПб, 2000. - С. 174177 (прототип). 3. Bendat, Julius S. and Allan G. Piersol, Random Data, AnalysisMeasurement Procedures, WileyInterscience, 2000. 4. Collacott R.A. Structural integrity monitoring, Kluwer, 1985, 474 p. 5. Telman Aliev. Digital Noise Monitoring of Defect Origin., London: Springer-Verlag, 2007. - 235 p. 6. Telman Aliev. Robust Technology with Analysis of Interference in Signal Processing.,New York: Kluwer Academic/Plenum Publishers, 2003, 199 p. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ Способ мониторинга технического состояния компрессорного агрегата, включающий сбор измерительной информации, ее обработку и выработку параметров идентификации, в качестве которых используют спектральные оценки реального сигнала an, bn: оценки статистического анализа; оценки дисперсии помехи D; оценки взаимно корреляционных функций между помехой и полезным сигналом Rx; оценки взаимно корреляционных функций между полезными сигналами Rxx, полученных от различных датчиков, и коэффициента корреляции rX, при отклонении текущих оценок спектрального анализа от эталонных устанавливают наличие дефекта, а при отклонении хотя бы одной из оценок статистического анализа от нуля устанавливают начало периода зарождения дефекта.