По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 658.58

Предиктивная аналитика в практике эксплуатации механического оборудования

Сидоров В. А. д-р тех. наук, профессор, E-mail: sidorov_va58@mail.ru, Донецкий национальный технический университет, 2830001, Донецк, ул. Артёма, д. 58
Сушко А. Е. канд. тех. наук, ООО НПО «ДИАТЕХ», 107061, Москва, Преображенская площадь, д. 8

Повышение безотказности механического оборудования промышленных предприятий в настоящее время все чаще связывают с созданием цифровых двойников и возможностями предиктивной аналитики. В технической диагностике одна из задач также связана с прогнозированием. Вопрос о том, насколько эти два направления совпадают и расходятся, в статье рассматривается на практических примерах наблюдения за изменением технического состояния, в первую очередь по вибрационным показателям механического оборудования промышленных предприятий. Приведенные примеры показывают возможные направления развития подходов предиктивной аналитики в реальных условиях. Вторая часть посвящена рассмотрению вопросов применимости моделей развития повреждений и учета индивидуальных особенностей эксплуатации механического оборудования и анализу концепции «малых» отклонений при контроле технического состояния механизмов. В качестве обоснования приведены зависимости, основанные на данных многолетних наблюдений нескольких однотипных механизмов, что позволило накопить достаточный опыт при оценке фактического состояния, принятия решений о необходимости проведения ремонта и определения причин повреждения.

Литература:

1. Викторова, В. С. Модели и методы расчета надежности технических систем [Текст] / В. С. Викторова, А. С. Степанянц. — Изд. 2-е, испр. — Москва: URSS: Ленанд, cop, 2016. — 254 с.: ил., табл.; 27см.; ISBN 978-5-9710-3367-7.

2. ГОСТ Р 57700.37–2021. Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения.

3. ГОСТ Р 57188–2016. Численное моделирование физических процессов. Термины и определения.

4. ГОСТ Р 57412–2017. Компьютерные модели в процессах разработки, производства и эксплуатации изделий. Общие положения.

5. ГОСТ Р 57700.22–2020. Компьютерные модели и моделирование. Классификация.

6. Полное руководство по предиктивной аналитике. Эл. ресурс. URL: https://quasa.io/ru/media/polnoe-rukovodstvo-po-prediktivnoy-analitike (дата обращения: 20.05.2024).

7. Искусственный интеллект. Альманах. Предсказательная аналитика и системы поддержки принятия решений. Аналитический сборник. Эл. ресурс. URL: https://aireport.ru/

8. https://formatkoda.ru/blog/prediktivnyj-analiz-blazh-ili-realnaya-ekonomiya/ (дата обращения: 20.05.2024).

9. Equipment Downtime Prevention GE SmartSignal. Эл. ресурс. URL: https://www.ge.com/digital/applications/analytics (дата обращения: 20.05.2024).

10. Искусственный интеллект. Эл. ресурс. URL: https://formatkoda.ru/blog/prediktivnyj-analiz-blazh-ili-realnaya-ekonomiya/ (дата обращения: 20.05.2024).

Основные понятия и определения теории надежности, описание моделей и методов анализа надежности технических систем известны и хорошо изучены относительно массовых элементов, работающих в длительном стабильном режиме [1]. В этом случае возможно использование логико-вероятностных моделей на основе методов формального описания структур систем (блок-схемы, деревья отказов и др.), марковского моделирования показателей надежности восстанавливаемых и невосстанавливаемых систем, определения критичности, анализа видов и последствий отказов и др. Эксплуатация серийного оборудования в индивидуальных условиях делает задачу определения показателей надежности уникальной, с отсутствием исходных данных и статистического материала.

Необходимость получения и использования этих данных определяют требования стандарта ГОСТ Р 57700.37–2021 [2], одновременно формулирующего признаки цифровой, компьютерной и математической модели изделия. Математическая модель — модель, в которой сведения об объекте моделирования представлены в виде математических символов и выражений [3]. Уровень математических моделей позволяет отследить тенденции в развитии диагностического параметра при износовом варианте развития повреждения.

В процессе эксплуатации состояние опорных колец диаметром 2800 мм, механизма поворота свода электродуговой печи оценивалось по значениям износа на основании результатов измерения от элемента поворотного кольца до неподвижной фиксированной базы, в соответствии с рекомендациями фирмы-изготовителя. Измерения проводились ежемесячно в 8 точках, равномерно расположенных по окружности при идентичных условиях расположения свода относительно печи. Наибольшее значения износа зафиксировано в наиболее нагруженной точке — ближайшей к печи. Эти данные стали основой для построения износовой модели, показанной на рис. 1а. Полученные закономерности имеют индивидуальное проявление, при изменении режима смазывания — смазка подавалась в меньшем объеме, чаще, получены аналогичные, но иные закономерности (рис. 1б). Изменение характера износа подтверждено при визуальном осмотре (рис. 2).

Для Цитирования:
Сидоров В. А., Сушко А. Е., Предиктивная аналитика в практике эксплуатации механического оборудования. Главный механик. 2024;7.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: