Subscription request:

podpiska@panor.ru

For all questions:

+7 495 274-22-22

UDK: 658. 58

Predictive analytics in operational practice mechanical equipment

Sidorov V. A. D.Sc. in Engineering, Professor, Donetsk National Technical University, Donetsk
Sushko A. E. Ph.D. in Engineering, LLC NPO "DIATECH", Moscow

Increasing the reliability of mechanical equipment of industrial enterprises is now increasingly associated with the creation of digital twins and predictive analytics capabilities. In technical diagnostics, one of the tasks is also related to forecasting. The question of how these two directions coincide and diverge is discussed in the article using practical examples of monitoring changes in technical condition, primarily in terms of vibration indicators of mechanical equipment of industrial enterprises. The given examples show possible directions for the development of predictive analytics approaches in real conditions.

Учет множества признаков неисправности оборудования реализуется при определении индекса технического состояния (ИТС) — интегрального показателя технического состояния, который объединяет значения ряда других показателей технического состояния в единую величину, удобную для сравнения и оценки. Применяется Министерством энергетики Российской Федерации [1] для расчета ИТС единицы основного технологического оборудования по формуле:

ИТС = Σ (KBУi × ИТСУi),

где: KBУi — значение весового коэффициента для i-гo функционального узла или обобщенного узла; ИТСУi — рассчитанный индекс технического состояния i-гo функционального узла или обобщенного узла.

Алгоритм применения ИТС фирмой «Галактика ЕАМ 5.5» [2] показан на рис. 1.

Данный подход используется фирмой «Димрус» [3] в комплексной системе мониторинга и диагностики состояния силовых трансформаторов (TDM). Определяемый коэффициент технического состояния оборудования изменяется в пределах одного межремонтного цикла, а индекс технического состояния обычно монотонно уменьшается, незначительно изменяясь при возникновении и устранении дефектных состояний.

Опыт применения ИТС в тепловой энергетике, изложенный в нормативных документах и отраслевых отчетах, показывает, с одной стороны, высокую эффективность данного подхода при планировании мероприятий ТОиР на основе данных о текущем и прогнозируемом состояния основного технологического оборудования, а с другой — необходимость переработки и адаптации существующих методик под конкретные задачи путем развития методов поузлового диагностирования и создания методик под конкретные типы технологического оборудования с учетом существующих данных и программной реализации расчета.

Охват большого количества показателей повышает инертность ИТС. Это определяется различной скоростью изменения состояния элементов и, соответственно, их симптомов. Обоснование значений коэффициентов весомости также является сложной задачей. Для механического оборудования критическими показателями являются: температура, вибрация, уровень смазки, состояние уплотнений и др. Для электрического оборудования (трансформаторов) — это температура наиболее нагретой точки оболочки, старение изоляции, влагосодержание в масле и в твердой изоляции, растворенные газы в масле и др. Объединение данных показателей приводит к снижению точности прогноза изменения технического состояния объекта.

For citation:
Sidorov V. A., Sushko A. E., Predictive analytics in operational practice mechanical equipment. Главный инженер. Управление промышленным производством №11 2024. 2024;11.
The full version of the article is available for subscribers of the journal
Article language:
Actions with selected: