Academic Journal
Системы мониторинга и диагностики технического состояния турбоагрегатов ТЭС и АЭС. Состояние и предложения по совершенствованию (продолжение)
| Title: | Системы мониторинга и диагностики технического состояния турбоагрегатов ТЭС и АЭС. Состояние и предложения по совершенствованию (продолжение) |
|---|---|
| Publisher Information: | ЗАО "Научно-техническая фирма "Энергопрогресс", 2020. |
| Publication Year: | 2020 |
| Subject Terms: | dynamic characteristics, валопровод, criteria technical condition, vibration diagnostics, дефекты, monitoring systems, причины вибрации, жёсткость и демпфирование, automatic diagnostics, 7. Clean energy, критерии технического состояния, остаточный дисбаланс, изгибно-крутильные колебания, диагностические признаки, крутильные, residual imbalance, системы мониторинга, bearings defects, torsional, динамические характеристики, нейронные сети, oil film, technical requirements, датчики статических и динамических перемещений вала, вибродиагностика, автоматическая диагностика, поперечные, shaft drive, технические требования, neural networks, концепция, causes of vibration, transverse, масляная плёнка подшипников, stiffness and damping, sensors shaft movements, concept |
| Description: | Domestic systems for monitoring and diagnosing the technical condition of turbine units are considered. On the one hand, progress is noted in the creation of the technological part of information collection and processing systems. With another side, there is a lack of quality criteria for a timely diagnosis of development and automatic search for defects. Including some ways to improve the concept of creating and filling modern systems for monitoring and diagnosing the technical condition of turbine units are described. For example, much can be improved with the use of sensors of static and dynamic movements of the shaft and taking into account the increased capabilities of digital technologies and artificial intelligence. A single complex is proposed for the diagnosis of bending-torsional vibrations of a shaft line, in which the problems of monitoring and diagnostics of all the main components of a complex system - a turbine unit - foundation ... are solved. That is, the completeness of accounting for the elements of the object is ensured. Separate breakthrough approaches are proposed that require working out solutions on stands and in natural conditions. In addition, briefly discusses the tasks that need to be addressed today in modern systems for monitoring and diagnosing the technical condition (SMD TC). In particular, it is proposed to combine the capabilities of the developments of numerical computational analysis of the elements of a turbine unit during design with the capabilities of modern measuring systems. In contrast to the conditions of analysis and research of the design state of the turbine unit, it is proposed to use the results of continuous measurements of the ascent of the rotor necks on the oil film during operation. This gives a more accurate approximation of the shaft position for further analysis of the static and dynamic properties of bearings and the rotor system, taking into account operational conditions. Thus, from vibration monitoring systems we come to more general and deeper vehicle monitoring systems. Based on the experimental data of cracked rotors, the possibilities of diagnosing one-sided and annular cracks at an early stage of their development are discussed. The role of artificial intelligence (neural networks) for their application in the analysis of the technical condition is also discussed. It is noted that the current systems being developed in Russia on the basis of neural networks are far from perfect. They are not trained and they do not contain and do not define diagnostic signs of hydro-, aero- and thermomechanical and electromagnetic defects in the elements of the turbine unit. Ways are proposed for further improvement of systems for monitoring and diagnosing the technical condition of turbine units (SMD TC / u). Рассмотрены отечественные системы мониторинга и диагностики технического состояния турбоагрегатов. Отмечены, с одной стороны, прогресс в создании технологической части систем сбора и обработки информации, с другой, - отсутствие качественных критериев для своевременной постановки диагноза развития и автоматического поиска дефектов. Намечены некоторые пути улучшения концепции создания и наполнения современных систем мониторинга и диагностики технического состояния турбоагрегатов. Многое можно улучшить при использовании датчиков статических и динамических перемещений вала и с учётом возросших возможностей цифровых технологий и искусственного интеллекта. Предложен единый комплекс для диагностики изгибно-крутильных колебаний валопровода, в котором решаются проблемы мониторинга и диагностики всех основных составляющих сложной системы турбоагрегат-фундамент, т. е. обеспечивается полнота учёта элементов объекта. Предложены отдельные новаторские подходы, требующие отработки решений на стендах и в натурных условиях. Кроме того, кратко обсуждаются задачи, которые необходимо решать в современных системах мониторинга и диагностики технического состояния, в том числе предлагается объединить возможности наработок численного расчётного анализа элементов турбоагрегата при проектировании с возможностями современных измерительных систем. В отличие от условий анализа и исследований проектного состояния турбоагрегата предлагается использовать результаты непрерывных измерений всплытия шеек роторов на масляной плёнке в процессе эксплуатации, что даёт более точное представление о положении вала для дальнейшего анализа статических и динамических свойств подшипников и роторной системы с учётом режимных эксплуатационных факторов. Таким образом происходит переход от систем вибромониторинга к более общим и более глубоким системам мониторинга технического состояния. На основе экспериментальных данных, полученных при обследовании роторов с трещиной, обсуждаются возможности диагностики односторонних и кольцевых трещин на ранней стадии их развития. Также обсуждается роль искусственного интеллекта (нейронных сетей) для их применения при анализе технического состояния. Отмечено, что нынешние системы, развиваемые в России на базе нейронных сетей, пока далеки от совершенства. Они не «обучены» и в них не заложены и не определяются диагностические признаки гидро-, аэро- и тепломеханических и электромагнитных дефектов в элементах турбоагрегата. Предложены пути дальнейшего совершенствования систем мониторинга и диагностики технического состояния турбоагрегатов Энергетик, Выпуск 10 2020 |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.34831/ep.2020.83.13.005 |
| Accession Number: | edsair.doi...........4be79db9c62f253c8750b44235accba2 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.34831/ep.2020.83.13.005 |
|---|