Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/4428
Title: Удосконалення методів контролю технічного стану газоперекачувального агрегату на засадах штучного інтелекту
Other Titles: An improvement of methods of control of the technical state of gascompressor unit is on principles of artificial intelligence
Authors: Щупак, І. В.
Keywords: технічний стан
прогнозування
ГПА
еколого-технічні характеристики
інтегральний критерій
рейтинг
нейронна мережа
генетичний алгоритм
комп’ютерна система
техническое состояние
прогнозирование
ГПА
эколого-технические характеристики
интегральный критерий
рейтинг
нейронная сеть
генетический алгоритм
компьютерная система
technical state
prognostication
GCU
ecological descriptions
integral criterion
rating
neuron network
genetic algorithm
computer system
Issue Date: 2012
Publisher: Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу
Citation: Щупак, Ігор Володимирович Удосконалення методів контролю технічного стану газоперекачувального агрегату на засадах штучного інтелекту : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук : спец. 05.11.13 "Прилади і методи контролю та визначення складу речовин" / І. В. Щупак ; Івано-Франків. нац. техн. ун-т нафти і газу. - Івано-Франківськ, 2012. - 22 с. - 19-20.
Abstract: Дисертацію присвячено розробці методу оцінки технічного стану газоперекачувальних агрегатів та прогнозування їх еколого-технічних характеристик, що дозволяє комплексно оцінювати працездатність ГПА та оперативно контролювати потужність викидів шкідливих речовин компресорними станціями у навколишнє середовище, а це відкриває можливості до оптимізації процесу компримування природного газу з врахуванням впливу роботи ГПА на навколишнє середовище. На базі теоретичних досліджень вперше запропонований інтегральний критерій оцінки технічного стану ГПА, суть якого у тому, що для вибраних вузлів ГПА визначається певний рейтинг і за сумарним рейтингом судять про технічний стан ГПА. Для визначення рейтингу окремого вузла ГПА виявлені параметри оцінки технічного стану, які на за допомогою нейронної мережі розбиваються на класи; границі між класами визначають роздільні криві, які синтезовані у вигляді оптимального полінома певної степені за допомогою генетичних алгоритмів. Запропонований метод прогнозування еколого-технічних характеристик ГПА дає змогу побудувати прогнозну модель оптимальної складності із застосуванням генетичних алгоритмів. Оцінена точність прогнозування концентрації та потужності викидів в атмосферу шкідливих речовин шляхом побудови довірливих інтервалів. Синтезовано структуру та розроблено алгоритмічне та програмне забезпечення комп’ютерної системи оцінки технічного стану ГПА та прогнозування його еколого-технічних характеристик.
В первом разделе проанализированы методы оценки технического состояния газоперекачивающих агрегатов (ГПА) с газотурбинным приводом та прогнозирование экологотехнических характеристик ГПА. Проведенный анализ методов и контроля оценивания технического состояния ГПА показал, что широкое применения нашли такие методы как параметрические, вибрационные и методы, которые основаны на определении концентрации металлов в масле. Суть параметрических методов состоит в том, что строится математическая модель агрегата или отельного узла, которая должна включать как параметр геометрические размеры подвижных элементов ГПА и по их изменению судить о техническом состоянии ГПА. Реализация параметрического метода возможна только при выполнении таких условий: модель с высокой точностью описывает процессы, которые характерны для данного узла или элемента ГПА; погрешность идентификации параметров модели должна быть на порядок меньшою чем изменение размеров элементов ГПА. Очевидно, что такие жесткие требования к методу делают его применение достаточно проблематичным. Методы, которые основаны на определении концентрации металлов в масле имеют ограниченное применение, так как для их реализации необходима сложная и дорогая аппаратура. Из-за того, что газотурбинная установка и нагнетатель имеют общую масляную систему невозможно идентифицировать техническое состояние кожного из них, а также отдельных его узлов. Прогнозирование технического состояния ГПА сводится к определению его остаточного ресурса с применением экономических критериев, байесовского метода разделения классов и построения функциональных зависимостей между набором факторов, которые определяются по уровню вибрации и наработкой ГПА. При этом вне внимания исследователей остается вопрос прогнозирования экологотехнических характеристик компрессорных станций, что является важным предисловием уменьшения вредных выбросов в атмосферу. Таким образом, направлением исследования является разработка методов, алгоритмов и программного обеспечения для комплексного оценивания технического состояния ГПА и прогнозирования его эколого-технических характеристик, что открывает возможности контроля над вредными выбросами в атмосферу компрессорными станциями, а также даст возможность перейти от планового ремонта к ремонту по техническому состоянию и тем самым улучшить технико-экономические показатели транспортирования природного газа. Во втором разделе изложены теоретические основы контроля ГПА и прогнозирования их эколого-технических характеристик; впервые предложен интегральный критерий оценки технического состояния ГПА, который учитывает технические состояния, как отдельных узлов, так и его отдельных агрегатов. Для разбиения плоскости показателей технического состояния ГПА на отдельные классы использовано нейронную сеть Кохонена. Границы между классами определены на основе критерия, который учитывает разную степень влияния от их размещения внутри классов; предложен метод построения синтеза разделительных функций, который базируется на идеях генетических алгоритмов. В третьем разделе наведена методика экспериментальных исследований с целью проверки теоретических исследований изложенных во втором разделе. Исходя из теории возмущения матриц, получен критерий, на основании которого определен необходимый объем экспериментальных данных для решения задач распознавания технических состояний отдельных узлов ГПА. С использованием экспериментальных данных осуществлена проверка методики оценивания технических состояний таких узлов как масляная система, проточная часть центробежного нагнетателя и подшипники ГПА. Учитывая то, что компрессорные станции есть мощными источниками вредных веществ, поставлена и решена задача прогнозирования эколого-технических характеристик ГПА. Для определения оценок технического состояния ГПА и прогнозирования его эколого-технических характеристик широко использованы теория нейронных сетей и теория генетических алгоритмов, что дало возможность синтезировать как уравнения разделительных кривых, так и зависимости, что определяют экологотехнические характеристики ГПА.В четвертом разделе осуществлен синтез структурной схемы системы контроля технических состояний ГПА и прогнозирования его эколого-технических характеристик на базе типовых структур систем контроля вибрации та автоматизированной системы управления технологическим процессом компромирования природного газа. Система синтезирована как двухуровневая - на первом уровне осуществляется измерение, сбор и сохранение необходимой информации; на втором операторском уровне осуществляется прогнозирование эколого-технических характеристик ГПА и оценка технического состояния ГПА при помощи блоков разделения пространства состояний на классы, синтеза структуры и вычисления параметров разделительной кривой и блока комплексной оценки состояния ГПА по интегральному критерию. Операторский уровень построен на базе промышленного компьютера с прикладным программным обеспечением, которое интегрировано в SCADA-систему.
Dissertation is devoted to development of method of estimation of the technical state of gas compressor units (GCU) and prognostication of them ecological descriptions, that allows complex to estimate the capacity of GCU and operatively to control power of extras of harmful matters the compressor stations in an environment, and it opens possibilities to optimization of process of compression of natural gas taking into account influence of work of GCU on an environment. On the base of theoretical researches the integral criterion of estimation of the technical state of GCU, essence of which in that for the chosen knots of GCU the certain rating is determined after the total rating judge about the technical state of GCU, is first offered. For determination of rating of separate knot of GCU found out parameters estimations of the technical state, which on by a neuron network broken up on classes; scopes between classes determine separate curves which are synthesized as an optimum polynomial of certain degrees by genetic algorithms. Offered method of prognostication environmental and technical descriptions of GCU enables to build the prognosis model of optimum complication with application of genetic algorithms. The appraised exactness of prognostication of concentration and power of extras is in the atmosphere of harmful matters by the construction of trustful intervals. A structure is synthesized and the algorithmic and programmatic providing of the computer system of estimation of the technical state of GCU and prognostication of him is developed ecological descriptions.
URI: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/4428
Appears in Collections:Автореферати та дисертації

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
an2334.pdf2.02 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record   Google Scholar


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.