По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

Возможности применения самообучающейся нейросети для выявления оптимальных режимов работы электродвигателей буровых станков

Катаев В.Ю. генеральный директор, компания «Реалтекс-Автоматика»

В статье рассказано об использовании искусственного интеллекта для повышения срока службы электродвигателей буровых станков, о влиянии человеческого фактора на аварийные выходы из строя технологического оборудования и о том, каким образом нейросеть может помочь определить критерии оптимальности работы электродвигателей.

В последние годы у наших клиентов все чаще стала возникать проблема, связанная с надежностью используемых электродвигателей в буровых станках. В подавляющем большинстве случаев «сердцем» исполнительных механизмов является электродвигатель. Именно на электродвигатели ложится основная нагрузка, которая преобразует энергию электричества в механическую работу машин и технологического оборудования. Наибольшее количество аварий и самые дорогостоящие ремонты приходятся на электродвигатель бурового снаряда (или, по другому, вращателя) — основного исполнительного механизма бурового станка. В них устанавливаются асинхронные и синхронные двигатели мощностью от 90 до 120 кВт (в зависимости от исполнения бурового станка).

Проблема является очень острой, т. к. простои буровых станков нарушают непрерывную технологическую цепочку и оборачиваются многомиллионными потерями для добывающих предприятий. Затраты на буровые работы составляют до 30 % всех затрат, связанных с добычей 1 т полезного ископаемого.

В поисках решения снижения аварийных выходов электродвигателей наша компания занялась исследованием, направленным на поиск ключевых причин, приводящих к поломкам.

Итогом многомесячной работы явился список причин (самых различных), из‑за которых эти самые поломки происходили. При этом, на первый взгляд, казалось, что они абсолютно случайны и не связаны между собой. Тем не менее, мы структурировали эти данные в единый технологический процесс, чтобы вывести ключевую проблему и все влияющие на нее факторы.

Методика заключалась в следующем:

• Сбор статистических данных по поломкам и аварийным ремонтам буровых станков.

• Определение фактических причин возникновения проблем.

• Систематизация всех потенциальных причин, выявление среди них наиболее существенных.

• Выстраивание причинно-следственной связи в рамках одного процесса.

Анализ причин возникновения аварийных поломок показал, что при всем разнообразии первопричин непосредственно к аварийному выходу электродвигателя приводит неправильно выбранный режима эксплуатации вращателя в конкретной технологической ситуации.

Для Цитирования:
Катаев В.Ю., Возможности применения самообучающейся нейросети для выявления оптимальных режимов работы электродвигателей буровых станков. Современные методы технической диагностики и неразрушающего контроля деталей и узлов. 2022;2.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: