2.3 Анализ методов диагностики ГПА

Оценка вклада каждого из методов в изучение текущего состояния компрессорной установки (рисунок 2.2.) ведет к тому, что большая часть дефектов и неисправностей, примерно 60%, может быть установлена методами вибродиагностики, пригодными для обнаружения дефектов практически во всех элементах агрегата; около 20% неисправностей компрессора и примерно половина опасных режимов работы проточной части нагнетателя (или осевого компрессора) обнаруживается только анализом термогазодинамических параметров (параметрическая диагностика), примерно 20% неисправностей элементов компрессора, обнаруженных методами вибродиагностики можно подтвердить анализом термогазодинамических параметров машины и около 20% неисправностей (в основном для пар трения) можно зарегистрировать по изменению температуры, состава, уровню загрязнений смазочного масла.

Рис. 2.2. Распределение методов активного контроля в общем объеме задач технической диагностики ГПА

Кроме того, достоверность диагноза о состоянии проточной части компрессора, поставленного при использовании методов вибродиагностики, может быть подтверждена или опровергнута результатами анализа термогазодинамических параметров.

На основании анализа данных по эксплуатации газопроводов Западной Сибири выявлены основные неисправности турбин и указаны методы их определения [18]. Эти данные приведены в таблице 2.1.

Таблица 2.1 - Основные неисправности ГТД

Неисправность	Диагностические параметры	Методы диагностирования
1	2	3
Осевой компрессор
Разрушение лопаток	Момент отрыва лопаток, параметры шума и вибрации, падение частоты вращения вала ОК, рост температуры продуктов сгорания	Виброакустический, газодинамических параметров, визуально-оптических
Усталостные трещины	Распределение напряжений по лопаткам, амплитуда и частота колебаний, параметры вибрации и шума	Бесконтактное измерение колебаний лопаток, виброакустический, визуально-оптический, ультразвуковой, магнитный
Потеря натяжения между антивибрационными полками лопаток	Зазор между лопатками, параметры вибрации	Инструментальная прямая оценка зазора, виброакустический
Эрозионный износ лопаток	КПД, расход газа, воздуха	Газодинамических параметров
Износ втулок в замках лопаток шарнирного тпа	Зазор	Инструментальная прямая оценка зазора, визуально-оптический
Камера сгорания
Термические усталостные трещины, деформация, коробление, деформация, прогар, растрескивание	Длина и место расположение трещин, температура камеры сгорания (локальная)	Визуально-оптический, рентгенография, пирометрический
Нагарообразование - возбуждение резонансных колебаний лопаток турбины	Параметры шума, вибрации, локальная температура, место расположение нагара	Виброакустический, пирометрический, визуально-оптический
Износ сопрягаемых деталей КС, следы фретинга	Степень износа, параметры шума и вибрации	Визуально-оптический, рентгенография, виброакустический
Засорение форсунок	Давление топлива перед КС, распыление и расход топлива, температура продуктов сгорания, температурное поле перед турбиной	Инструментальная оценка прямым измерением, газодинамический, пирометрический
1	2	3
Пульсационное горение	Давление топлива перед КС, в КС, шум и вибрация	Инструментальная оценка прямым измерением, виброакустический
Турбина
Перегрев полотна диска	Нагар, воронение, лакирование поверхности, вытяжка диска	Инструментальная оценка прямым измерением, виброакустический, пирометрический
Трещины в пазах диска	Параметры вибрации, длина и место расположения трещин	Вибрационный, визуально-оптический, ультразвуковой
Неравномерный износ элементов замкового соединения «диск-лопатка»	Степень износа	Визуально-оптический
Лопатки турбины
Разрушение лопаток	В момент разрушения параметры шума и вибрации, при дальнейшей работе увеличение амплитуды и частоты колебаний лопаточного аппарата, падение частоты вращения турбины, рост расхода топлива и температуры продуктов сгорания	Виброакустический, бесконтактное измерение колебаний лопаток, газодинамический
Вытяжка лопаток	Вытяжка лопаток, надиры на корпус, зазор между торцом лопатки и корпусом, параметры шума и вибрации, выбег ротора, повышение температуры продуктов сгорания и расход топлива	Инструментальная оценка прямым измерением, визуально-оптический, виброакустический, газодинамический
Обгорание лопаток	Неравномерность температурного поля перед турбиной, повышенная температура продуктов сгорания	Пирометрический
Резонансные колебания лопаток	Амплитуда и частота колебаний, предел напряжения, расход топлива перед горелками, температурное поле перед турбиной	Бесконтактное измерение колебаний лопаток, инструментальная оценка прямым измерением, пирометрический
Усталостные и термические трещины лопаток	Размер и место расположение трещин	Визуально-оптический, ультразвуковой, магнитный
Перегрев лопаток	Температурное поле перед турбиной	Пирометрический
Трещины по пазам хвостовиков лопатки	Размер трещины, геометрические размеры замкового соединения	Ультразвуковой, магнитный, визуально-оптический
1	2	3
Износ дорожек качения подшипника *	Параметры вибрации и шума, температура масла на выходе из опоры, стружка в масле, предел напряжения в местах контакта подшипника со опорой, выбег ротора, радиальный и осевой зазор в подшипнике, частота вращения сепаратора, химические и физические параметры масла	Виброакустический, термометрирование, спектральный анализ масла, визуально-оптический, тензомет-рирование, инструментальная оценка прямым измерением зазора
Система смазки
Утечка масла*	Температура и давление масла на выходе и входе, температура подшипников	Инструментальная оценка прямым измерением, визуально-оптический
Засорение маслофильтров, образование воздушной пробки на входе в нагнетающий мас-лонасос	Течь масла, давление и температура масла, частицы в масле и на маслофильтре	Инструментальная оценка прямым измерением, визуально-оптический, спектральный анализ масла
Разгерметизация масляной системы и разрушение 1 качающего узла	Течь масла, падение давления масла на выходе из насоса, металлические частицы на фильтре, температура опор подшипников ротора, параметры вибрации и шума	Визуально-оптический, физико-химические, инструментальная оценка прямым измерением, виброакустический
Разрушение маслопроводов, трещины, деформации	Размер и место расположения трещин, параметры вибрации и шума	Визуально-оптический, виброакустический
Подшипники
Износ дорожек качения подшипника, разрыв сепаратора, усталостные выкрашивания, проскальзывание	Вибрация н шум, температура корпуса опоры подшипника, температура масла на выходе из опоры, стружка в масле, выбег ротора, радиальный зазор между лопатками и корпусом ОК и турбины, химические и физические параметры масла	Виброакустический, термометрирование, спектральный анализ масла, температура опор подшипников
Износ подшипника скольжения, разрушение, отслаивание баббита, электроэрозия	Вибрация и шум, температура баббита, температура масла на выходе из опоры, частицы в масле, радиальный зазор между лопатками и корпусом ОК и турбины, радиальный зазор в подшипнике, химические и физические параметры масла, пульсация давления за ОК	Виброакустический, термометрирование, спектральный анализ масла, термогазодинамический

2.4 Алгоритм диагностирования ГПА

В большинстве случаев наблюдение за процессом изменения рабочих параметров технической системы ведется не от начала ее эксплуатации, поэтому диагноз устанавливается по непосредственному проявлению неисправности и исследование может осуществляться в условиях ограниченной информации о предыдущих состояниях объекта. Для определенного вида механических устройств (подшипников качения, скольжения, зубчатых передач, роторных групп и т.д.) выделены наиболее типичные неисправности, наличие которых довольно точно устанавливается с помощью неразрушающих методов контроля [2,11]. Эту информацию получают: в результате расчетов при проектировании агрегатов, на основании теоретических исследований, стендовых испытаний отдельных блоков и устройств в искусственно созданных неблагоприятных условиях, опыта эксплуатации или приработки всего изделия в целом. База данных постоянно пополняется, так как современные средства измерений и регистрации признаков, присущих тем или иным дефектам, позволяют проводить более эффективный анализ причин нарушений функционирования как всего агрегата в целом, так и отдельных его элементов, что оказывает весьма ощутимое влияние на снижение затрат обслуживания и ремонта. Поэтому, обоснованная и оперативная оценка технического состояния ГПА имеет важное информационное значение для успешного решения текущих задач и прогнозирования остаточного ресурса работы системы.

В общем случае диагностика повреждений по параметрам вибрации конструкций осуществляется в три этапа.

1. Улавливание и регистрация сигналов вибраций, исходящих от работающего агрегата с помощью специальных датчиков. На этом этапе получают исходные данные, необходимые для последующего анализа вибрации (этап сбора информации).

2. Первичная обработка сигналов с помощью измерительных устройств, предварительный анализ сигналов, с выделением существенных и отбрасыванием несущественных данных.

3. Оценка состояния конструкции. Этап принятия решений, на котором экспериментальные данные сравнивают с эталонными, что позволяет оценить состояние системы и, при необходимости, принимать оперативные решения.

Спектр вибрации работающего агрегата имеет довольно широкий диапазон параметров: вибрационных, энергетических, конструктивно - технологических, инерционно - жесткостных, эксплуатационных, и определяется:

частотой вращения роторов;

частотой прохождения лопаток;

частотой вращения элементов подшипников качения;

частотой вращения зубчатых колес, пересопряжения зубьев, элементов шестеренчатых масляных насосов;

частотой собственных колебаний элементов конструкции;

частотой акустических воздействий;

турбулентностью и пульсацией потока газа в проточной части и подводящих трубопроводах;

кинематическими и технологическими погрешностями изготовления и сборки;

изменением шероховатости, геометрии контактирующих поверхностей в результате процессов износа и окисления;

нарушениями целостности и сплошности материалов, конструкций и т.д.

Как уже отмечалось ранее, ГПА представляет собой сложный объект диагностирования, в котором необходимо выделить такие части, с точностью до которых желательно проводить поиск дефектов. В качестве таких элементов могут быть системы, подсистемы, узлы, функциональные блоки и даже отдельные детали. Работоспособность того или иного элемента оценивается на основе поэлементного анализа спектра вибраций и идентификации полученных данных с возможностью возникновения или развития той или иной неисправности.

Для принятия решения о способности объекта контроля выполнять свои функции, на первом этапе диагностики необходимо определить область значений показателя качества (общего уровня вибрации), который соответствует понятию «годен - не годен». Результаты измерения интенсивности колебаний на этом этапе показывают только превышение (или его отсутствие) параметров вибрации агрегата над допустимыми нормированными значениями, что еще ничего не говорит о составе или причинах возбуждения этих колебаний. Для правильного определения характера и качественно-количественных оценок зарождающегося или развивающегося дефекта (неисправности) необходимо выполнить разложение спектра вибраций на элементарные составляющие, которые можно идентифицировать с определенной причиной интенсификации колебаний машины. Эта информация может быть получена только при помощи амплитудно-частотного анализа.

В ряде случаев адекватная связь между параметрами спектра и неисправностями в изделии может оказаться весьма сложной для теоретического анализа. Поэтому вполне обосновано использование экспериментальных методов распознавания, базирующихся на наборе статистических данных, отражающих связь между дефектами, обнаруженными при разборке изделия и особенностями спектров, полученных до разборки или в результате испытаний с искусственно созданными неисправностями, связь которых с параметрами спектра изучается.

Построение алгоритма диагностирования базируется на многошаговых процедурах, на каждом шаге которых выполняется одна или несколько элементарных проверок, являющихся частичным решением поставленной задачи. Объединение этих фрагментов в одну систему контроля дает представление о техническом состоянии агрегата в целом. Поэтому как при ручной обработке информации, так и в процессе разработки систем мониторинга используют некоторый набор программ диагностики каждого конкретного узла (или элемента), по которым, на основании результатов обследования, и выдается заключение о возможности дальнейшей эксплуатации ГПА.

Для эффективного проведения процедур диагностики, как уже упоминалось ранее, необходимо сложный объект диагностирования расчленить на такие составные части, с точностью до которых (на втором и третьем уровнях диагностики) целесообразно проводить поиск дефектов и неисправностей. В свою очередь, каждый выделенный узел (агрегат) следует рассматривать как информационный блок, в состав которого входят элементарные объекты, исправное состояние которых определяет работоспособность технической системы в целом (третий уровень диагностики). Примерное дерево решений для анализа технического состояния компрессорных агрегатов с центробежными нагнетателями и различными видами приводов по параметрам вибрации представлено на рисунке 2.3. При разбиении агрегата на блоки для решения задач третьего уровня диагностики (рис. 2.4) следует включать в один блок все элементы, входящие в контур обратной связи, что существенно упрощает задачу поиска дефектов с глубиной до отдельных элементов, так как неисправности последних при отсутствии обратных связей всегда различны между собой.

Разбивка (классификация) агрегата на составные части позволяет идентифицировать колебания, по принадлежности к отдельным узлам. Удобство подобной классификации заключается в непосредственной связи вибрации с ее источником и возможностью прогнозирования в общих чертах структуры и характера вибрации. По сути дела это один из вариантов построения дерева решений.

Рассмотренная постановка проблемы поэлементного диагностирования силовой установки дает возможность определить последовательность задач, возникающих при идентификации конкретного дефекта или неисправности. Такой системный подход позволит в реальных условиях при наличии неизбежных ограничений, отклонений от заданного технологического режима, всевозможных помех и погрешностей измерительной аппаратуры добиться наибольшей эффективности анализа технического состояния ГПА [19].

Рис. 2.3. Дерево решений для построения алгоритма диагностирования ГПА

Рис. 2.4. Примерное дерево решений для диагностики опорного подшипника скольжения

На основании этого поэлементного рассмотрения технической системы для распознавания неисправностей и дефектов применяются различные программные блоки, основанные на полученных расчетным или экспериментальным путем тест - спектрах вибрации. В ряде случаев адекватная связь между параметрами спектра и неисправностями в изделии может оказаться весьма сложной для теоретического анализа.

Поэтому вполне обосновано использование как математических, так и экспериментальных методов распознавания, базирующихся на наборе статистических данных, отражающих связь между дефектами, обнаруженными при разборке изделия и особенностями спектров, полученных до разборки или в результате испытаний с искусственно созданными неисправностями, связь которых с параметрами спектра изучается.

Однако, как уже отмечалось ранее, данные, полученные на основании анализа спектров вибрации, не дают возможности составить полную картину состояния проточной части центробежного нагнетателя ГПА. Вследствие этого, возникает целесообразность рассмотрения технического состояния проточной части нагнетателя с точки зрения получения сведений о характере течения газового потока, то есть методами параметрической диагностики. Оценка состояния газодинамического тракта учитывают влияние динамических и термических воздействий потока газа на выходные параметры компрессорной установки, что дает возможность своевременного решения задач оптимального управления технологическими процессами газоперекачивающего агрегата.

1. Сформулированы и систематизированы все основные методы и способы контроля технического состояния ГПА. Проведен анализ динамических методов диагностики ГПА, позволяющий утверждать о необходимости разработки расширенных методов идентификации неисправностей на ранней стадии их развития с использованием средств параметрической и виброакустической диагностики.

2. Техническое состояние ГПА описывается совокупностью диагностических признаков. Достаточное количество информации по возможным техническим состояниям, как отдельных элементов, так и самой системы в целом, дает возможность составить подробные описания вариантов развития процессов (сценария) деструкции оборудования, их взаимосвязей и конкретно определить возможные конечные нежелательные события (возникновение дефекта, неисправности, отказа).



3. Методы оценки технического состояния ГПА

3.1 Идентификация неисправностей прогнозируемого ГПА

Одной из важнейших задач прогнозного описания ГПА является идентификация неисправностей, которая базируется на теории распознавания образов. Неисправности состояния ГПА разбиваются на конечное число классов и типов, в качестве которых приняты неисправные состояния, наиболее часто встречающиеся при эксплуатации и моделируемые с помощью логической диагностической модели. Для принятия классов неисправных состояний выбираются диагностические признаки из выявленных параметров рабочего процесса.

При наличии достоверных статистических данных по отказам агрегатов, полученных в результате обработки эксплуатационной информации или моделировании неисправных состояний, процесс определения неисправностей базируется на статистической теории проверки гипотез [12].

В случае трудностей со сбором статистической информации и высокой стоимости проведения натурных испытаний агрегата в основу распознавания неисправностей целесообразно использовать детерминированный метод, связанный с описанием агрегата логической детерминированной моделью [19]. Распознавание неисправностей базируется на логических системах, использующих методы булевой алгебры.

В процессе эксплуатации при проявлении неисправности после контроля должна увеличиваться вероятность того класса состояний, в котором находится агрегат. Если используется идеальная по достоверности система распознавания, то после контроля вероятность действительного класса состояния агрегата будет равна единице.

Однако из-за ошибок системы распознавания некоторая неопределенность состояния агрегата останется. Она может быть выражена через апостериорные вероятности классов состояния Р_ап(К₁), Р_ап(К₂), ..., Р_ап(К_i) характеризующие нахождение состояний объекта в соответствующем классе, если получены определенные результаты измерений. Эти вероятности можно определить, используя формулы Байеса. Пусть в результате контроля получена реализация параметров B_j(y_l,y₂,...,y_n). Апостериорные вероятности принадлежности реализации к каждому классу определяются уравнением:

3.1

Р(К_i) - априорная вероятность К - класса;

P(B_j / K_i) - апостериорная вероятность гипотезы о принадлежности B-реализации к К_i - классу;

P(К_j / В_i) - условная вероятность принадлежности состояния к j-му классу, если в действительности имеет место i-й класс.

Если система идеальна, то она укажет на принадлежность состояния агрегата к j-му классу только в том случае, когда состояние агрегата в действительности находится в этом классе. Тогда:

P(B_j / К_i) =1, i = j;

P(B_j / К_i) =1, i ? j.

Следовательно, знаменатель формулы (3.36) примет вид:

3.2



Таким образом, при использовании идеальной системы распознавания достоверность предположения о принадлежности состояния агрегата к K_i -классу увеличивается по сравнению с априорными данными на значение

Реальная система распознавания обладает ошибками, поэтому:

Следовательно, Р(K_i / B_j) <1, что говорит о не полной достоверности априор-ной информации в прогнозирования состояния ГПА.

Пусть имеется N классов, представляющих полную группу состояний агрегата. В результате контроля получена реализация параметров для какого-то пока неизвестного класса аварийных состояний Требуется определить последовательно апостериорные вероятности гипотез:

H₁ - принадлежности реализации B_j к классу K₁; Н₂ - соответственно, к классу К₂ и т.д., до K_N-i; H - принадлежность реализации В_j к классу К_N.

Тогда апостериорная вероятность гипотез определяется по зависимости:

3.3

где P(H_i) - априорная информация гипотез;

- многомерная функция правдоподобия;

- образ (эталон) класса К_i, выраженный совокупностью признаков.

Зависимость можно значительно упростить, если воспользоваться следующими допущениями:

1. Априорные вероятности классов одинаковы, т.е.

P(K₁ )= P(K₂ )=...= P(K_N )= P(K)

Тогда Р(Н₁) = Р(Н₂) = ... = Р(Н_N) = Р(Н) и

2. Статистическая зависимость признаков. В этом случае многомерную

функцию можно представить в виде:

где - одномерные функции распределения.

Для нормального закона распределения признаков функция распределения определяется, как [17]:

3.4

где , - математическое ожидание и среднее квадратичное отклонение признаков K_i - класса, или статистические характеристики образа К_i - класса, полученные до контроля;

- значение признака B_j - реализации, полученное системой прогнозирования.

С учетом приведенных допущений зависимость для определения апостериорных вероятностей можно представить в виде:



3.5

По полученному распределению апостериорных вероятностей определяется, к какому классу К_i из N принадлежит B_j - реализация.

Выбор критерия решения о принадлежности реализации к соответствующему классу относится к типу задач проверки статистических гипотез. Вероятность правильного решения D и соответствующее ему значение параметра находятся при наличии границы прогнозируемого интервала F_л = F_n . Для нормального распределения F_л определяется, как [8, 10,17].

3.6

откуда , где - табулированная величина.

Тогда:

3.7

В том же случае, когда используется детерминированная модель ГПА, задача распознавания класса неисправности упрощается. Детерминированная система использует совокупность признаков, определенным образом характеризующих состояние агрегата, и построена на логических системах распознавания, использующих методы булевой алгебры [20].

Логические признаки распознаваемых неисправностей рассматриваются как элементарные высказывания, к которым относится прямой способ определения параметров состояния. Логические признаки могут быть качественными, т.е. определяющими наличие или отсутствие некоторых свойств или процессов, а также, количественными, т.е. определять попадание признака в определенный интервал, соответствуя значению «исправен» - «неисправен».

На основании анализа диагностических признаков можно составить идентификационную основывающуюся на прогнозируемых функциональных параметрах. Решающее правило распознавания класса или типа неисправности базируется на принципах булевой алгебры: если параметр не отражает заданное состояние, то в соответствующей клетке ставится прочерк, если параметр отражает состояние, то в соответствующей клетке фиксируется наличие признака: с плюсом при соответствии характера изменения параметра состояния характеру отклонения прогнозируемого признака, с минусом, если отклонение параметра состояния вызывает отклонение прогнозируемого признака противоположного значения.

Идентификация неисправности ГПА базируется на разностном методе, а не на абсолютных значениях прогнозируемых величин, поэтому абсолютная точность прогнозирования функциональных параметров не имеет существенного значения [12].



Рисунок 3.1. Принципиальная схема ГПА типа ГТК-10-4

Следует учитывать тот факт, что при не полной информации о функциональных параметрах ГПА, т.е. в случае, когда невозможно однозначно установить тип неисправности согласно представленной таблицы, возрастает значимость экспертной оценки (априорной информации), которая в последующем должна быть использована для уточнения информативности параметра и степени его влияния на ТС агрегата.

3.2 Алгоритмизация прогнозирования технического состояния ГПА

В процессе эксплуатации проводятся постоянные замеры параметров определяющих техническое состояние (ПТС) ГПА с использованием штатных средств КИП. Если КПД агрегата рассматривать как ресурсный параметр, то момент достижения ресурсным параметром некоторого установленного значения соответствует отказу. Таким образом, задача сводится к прогнозированию изменения или динамики ресурсного параметра индивидуального ГПА при эксплуатации с заданными режимами.

В качестве исходной информации принимаются значения ПТС ряда агрегатов-аналогов (j), изменяющиеся со временем (i):

агрегатами-аналогами, соответственно, служат ранее поступившие в эксплуатацию или снятые с эксплуатации ГПА, аналогичные прогнозируемому.

Однако, из-за ограниченности объема фактических данных по изменению ПТС агрегата используется модельная задача прогнозирования ПТС. Алгоритм решения которой следующий.

1. Выбирается модель процесса

3.8

Вид функции ,задается индивидуально в каждом конкретном случае.

2. Моделируются значения параметров

где - среднее значение ПТС для объектов-аналогов;

- случайная величина, характеризующая отклонение параметра конкретного объекта от среднего; - дисперсия.

3. Задаются дополнительные статистические данные



где - дисперсия, которая может задаваться как зависящий от значения контролируемой величины: (где v_v - коэффициент вариации), так и постоянной = const.

4.Моделируются временные ряды в дискретные равностоящие моменты времени t_i, c задаваемой продолжительностью В результате получаются наборы коэффициентов для ПФ из системы

3.9

5. Моделируется прогнозируемый ряд при своем наборе параметров A_m

Вычисляется его прогнозное значение

3.10

Прогнозное значение сравнивается с истинным Y_k+l и определяется ошибка прогноза

6. Этапы 2 - 5 повторяются NR _раз. Определяется средняя ошибка прогноза

3.11

7. Точность прогноза



3.12

Исследования показали, что при коэффициенте вариации v_v = 0,1 стабилизация результатов наблюдается при NR = 20 и N>20 [10]. При «разумном» объеме выборки (N = 20) точность прогноза сравнима с дисперсией помехи.

Технически гарантированная интервальная оценка ПТС (т.е. оценка, реализуемая с вероятностью не менее 0,9) при N > 20 задается соотношением

3.13

В соответствии с изложенной методикой обобщенная блок схема алгоритма решения задачи прогнозирования индивидуального остаточного ресурса имеет вид, представленный на рисунке 3.2. За обобщенный ПТС ГПА, как уже отмечалось выше, целесообразно брать эффективного КПД.



Рисунок 3.2. Блок-схема решения задачи индивидуального прогнозирования остаточного ресурса ГПА



Рисунок 3.3. Блок-схема принятия решения по типу неисправности прогнозируемого агрегата

После получения результатов об остаточном ресурсе ГПА, определенному по разработанной методике, осуществляется переход к определению класса возможной неисправности.

Обобщенный алгоритм определения класса неисправного состояния прогнозируемого агрегата представлен на рисунке 3.3. В данной схеме, в качестве п принят номер информативного признака П₁,П₂,...,П_п.

3.3 Управление работой КС с учетом фактора надежности

В условиях производства четко различаются две сферы хозяйствования, которым соответствуют две службы - эксплуатация и обслуживание оборудования. Цели и задачи у них насколько различны, настолько же едины.

Общность целей этих сфер деятельности заключается в том, что правильный диагноз состояния оборудования, оценку проведенных работ по ремонту и восстановлению должна уметь производить не только служба обслуживания, но и служба эксплуатации. В свою очередь, пуск, остановку и определение возможных неполадок, контроль над работой оборудования должна уметь осуществлять и служба обслуживания.

Все взаимоотношения обеих служб - составление различной документации, дефектных ведомостей, актов о сдаче или приемке оборудования - осуществляются по время операций пуска, остановки и работе оборудования на ходу.

Исходя из выше сказанного, необходимо четко различать две сферы производства, объединенных технической эксплуатацией оборудования газотранспортных предприятий, газотурбинных газоперекачивающих агрегатов.

Эксплуатация оборудования изучает систему положений, методов, инструкций и позволяет определить эксплуатационные характеристики применяемого оборудования, его качество, надежность и эффективность; контролировать и поддерживать рабочее его состояние; изучать и анализировать режим работы; устанавливать влияние внешних условий на работу оборудования, т.е. все то, что в дальнейшем с учетом практического опыта эксплуатации машин может быть использовано для совершенствования их входе обслуживания и разработки новых проектов.

Обслуживание оборудования характеризует систему мер, способов и процессов, позволяющих улучшить техническое состояние машин, которое ухудшилось в ходе эксплуатации, повысить эксплуатационные характеристики на основе изучения режимов работы оборудования, применения различных способов технического обследования (диагностики) и ремонта.

В сфере обслуживания четко разграничиваются две подсферы: техническое обследование и ремонт.

Для эффективного управления и рационализации производства следует разработать комплексную, организационно-методическую структуру технического обслуживания энерготехнологического оборудования.

Техническое обследование энерготехнологического оборудования газовой отрасли и в том числе ГПА проводится с применением различных способов диагностирования, особенности которых отмечены в предыдущих главах. На рисунке 3.4 приводится комплексная методическая структура технического обслуживания энергетического технологического оборудования и структурное определение технической диагностики. Различают, прежде всего, диагностическое инспектирование (ДИН), которое ведется с применением различных средств: регламентов, инструкций, правил, технических условий (ТУ) на проектирование, изготовление и эксплуатацию оборудования и т.д. При этом применяют в качестве метода инспектирования -метод экспертных оценок, сравнения, контроля в соответствии с требованиями различные ТУ, регламентов и т. д. для условий эксплуатации. Основной задачей ДИН является исследование опасностей и работоспособности оборудования с целью сокращения вынужденных, аварийных остановок, простоев, уменьшения числа неполадок, повышения эффективности производства, качества осуществляемых процессов и продления ресурсов оборудования. Исследование опасностей и работоспособности основывается на анализе конструкций и условий эксплуатации с обязательным прогнозированием потенциальных опасностей и снижения работоспособности всего комплекса оборудования.

Рисунок 3.4. Комплексная структура технического обслуживания энерготехнологического оборудования магистральных газопроводов



Следующий наиболее распространенный способ диагностирования проводится с помощью испытания (диагностическое испытание - ДИС).

В последнее время значительное внимание уделяется диагностике, основанной на применении специальных приборов (диагностика специальными приборами - ДСП).

Существующие методы определения состояния агрегатов и в первую очередь ДИС, ДСП являются сложными и дорогостоящими, так как связаны с проведением испытаний оборудования, вывода его в специальный базовый режим, с приобретением дорогостоящих приборов, специального программного обеспечения, т.е. связаны со значительными затратами на дополнительные материальные и людские ресурсы.

При эксплуатации и обслуживании ГПА на компрессорных станциях (КС) на основании данных о работе агрегатов КС газопроводов проводят изучение и анализ режимов работы агрегатов КС и газопровода с определением их технического состоянии. Таким образом, речь идет о диагностике на основании анализа режимов работы оборудования (сокращенно ДАР) методом обработки ограниченного числа данных штатных замеров, всегда имеющихся в распоряжении у штатного персонала в условиях эксплуатации [21, 22].

При определении технического состояния ГПА КС и газопровода способом ДАР используются фактические данные отчетов о работе всех агрегатов КС в условиях эксплуатации, применяются альтернативные методы определения основных характеристик. Экономический эффект методов ДАР связан с определением технического состояния оборудования во всей гамме режимов работы его за отчетный период и отсутствием надобности проведения дорогостоящих испытаний оборудования, связанных с привлечением специальных инженерных кадров, что создает условия для проведения технического обследования оборудования силами эксплуатационного персонала КС.

Кроме отмеченных методов диагностики по формализованным показателям в условиях эксплуатации большое значение имеют методы диагностики по неформализованным показателям контроля. К ним относятся методы по обнаружению неисправностей, неполадок, неработоспособности оборудования по различным симптомам, преимущественно распознаваемым заблаговременно.

Различают следующие способы ремонта ГПА (рис. 3.5):

· сборка, разборка, чистка, профилактика оборудования;

· замена, подгонка, сопряженных изношенных деталей, узлов оборудования;

· восстановление изнашиваемых деталей, узлов различными методами (наплавкой, термическим упрочнением и т.д.);

· модернизация;

· реконструкция;

· техническое перевооружение.

Различают также ремонт по видам: просмотровый, технический осмотр ежедневный, еженедельный, ежемесячный; средний и капитальный ремонты.

Различают ремонты по степени надежности: регламентные, типовые ремонты согласно техническим условиям заводов-изготовителей и нерегламентные, специальные ремонты. Последние проводятся по причине вынужденных, аварийных остановок или же по результатам вскрытия оборудования при очередных плановых ремонтах и приурочиваются ко времени проведения регламентных работ.

На рисунке 3.5 приводится также классификация по ответственности и стратегии проводимых ремонтных работ. Для устранения недостатков системы плановых предупредительных ремонтов (ПНР), стратегия которых основана на времени (ТОВ) (в зарубежной литературе такое техническое обслуживание называется time base maintenance - TBM) в практику ремонта агрегатов вводится техническое обслуживание по состоянию - ТОС (condition base maintenance - CBM).

Программа ТОС предусматривает сбор и анализ доступной информации о состоянии агрегата, разработку ряда методов количественных показателей технического состояния, проведение ремонта, когда это действительно необходимо и вводить коррективы в предписанный график ППР и т.д.

Рисунок 3.5. Классификация видов ремонта ГПА

Для совершенствования форм технического обслуживания в программу работ включается оценка технического состояния не только для текущего момента, но вводятся и прогнозирующие оценки на основе большого объема специальной информации. Такое ТО получило название информационное - ТОИ (information base maintenance - IBM).

Наиболее сложная задача ТОИ - не сбор информации, а возможность создать базу данных, содержащую максимально емкий информационный и эффективный материал, позволяющий определить техническое состояние в реальном режиме времени. Формы ТО могут развиваться, совершенствоваться путем создания "экспертных" программ, основанных на знаниях различных особенностей технологического процесса производства, т.е. путем создания базы знаний. Такая форма ТО называется ТО, основанная на знании, сокращенно ТОЗ (knowledge base maintenance - KBM).

Классификация ремонта основного оборудования КС - ГПА приводится с учетом современных особенностей и совершенствования форм технического обслуживания и ремонта. Приведенная комплексная структура технического обслуживания, диагностики и ремонта (рис. 3.4, 3.5) справедлива как для централизованного, так и децентрализованного производства со своими специфическими особенностями.

Так, например, при децентрализованном производстве различные способы, методы, виды и стратегии технического обслуживания, диагностирования и ремонта проводятся непосредственно газотранспортным предприятием. Работа в каждой сфере представляют универсальный, многопрофильный характер. Например, одна и та же служба может проводить все виды ремонта, применяя различные способы (рис. 3.5).

При централизованном производстве организуются ряд специализированных предприятий для обслуживания ГТП, проведения различных способов более глубокого технического обследования; создаются специализированные базы и заводы в отрасли по ремонту отдельных деталей, узлов и систем энерготехнологического оборудования, ГПА отрасли. Для проведения более сложных работ при ремонте, реконструкции и модернизации привлекаются также заводы-изготовители этого оборудования. В настоящее время при реконструкции в отрасли ряд газотранспортных предприятий включают в сферу своей деятельности ряд специализированных работ по техническому обслуживанию, раннее проводимые специализированными предприятиями.

Представленная комплексная структура технического обслуживания оборудования с определением предмета и содержания всех сфер производства, связанного с технической эксплуатацией энерготехнологического оборудования отрасли, позволяет правильно организовать систему управления производством. Техническое обслуживание представляется как две самостоятельные подсферы. При этом рассматриваются разновидности форм технического обследования и ремонта по различным диагностическим признакам классификации.

Управление обслуживанием является важным этапом в процессе создания эффективной системы технического обслуживания. Основным методом технико-экономического управления обслуживанием в настоящее время является система планово-предупредительных ремонтов (ППР). Система ППР включает совокупность организационно-технических мероприятий по надзору, техническому обслуживанию и ремонту, проводимых соответствующими подразделениями и способствующих увеличению срока службы и предупреждению аварий. Плановые ремонты в системе ППР в соответствии с назначением и характером выполняемых предупредительных и восстановительных работ основного оборудования КС подразделяются на текущие (регулярные в течение года), средние (не менее одного раза в год) и капитальные.

Системе ППР свойственны следующие недостатки:

- плановые профилактические осмотры и различные виды ремонтов производятся после отработки определенного числа часов, независимо от технического состояния обслуживаемого оборудования;

не учитываются внеплановые и аварийные остановки, их последствия и связанные с ними ремонтные затраты на улучшение показателей качества функционирования системы в целом;

не принимаются во внимание роль и место обслуживаемого объекта в общих задачах системы, а также конкретные эксплуатационные условия.

Практика эксплуатации показывает, что в некоторых действующих инструкциях не отражено реальное изменение состояния технологического оборудования и режимов эксплуатации. Основные положения системы ППР относятся к отдельным ГПА и другому оборудованию, а не их комплексам и не учитывают достаточно полно специфическую структуру и особенности эксплуатации оборудования всего технического комплекса.

Решение проблемы оптимизации профилактического обслуживания (оптимального управления режимами профилактики) технологических объектов газотранспортной системы является важной задачей, имеющей большое значение для повышения эксплуатационной надежности и эффективности функционирования.

Управление техническим состоянием оборудования КС предусматривает выбор стратегии, обеспечивающие высокие качества их функционирования. Структурные составные единицы КС в зависимости от возможности определения в каждом конкретном случае их отказов, связанных со снижением уровня работоспособности, можно условно разделить на две основные группы:

1) элементы, для которых число состояний равно двум (работоспособное и неработоспособное);

2) объекты (подсистемы), изменение состояния которых приводит к изменению уровня функционирования.

Процесс управления техническим обслуживанием ГМ осуществляется путем подчинения управляющих воздействий некоторым стратегиям обслуживания и ремонта. Стратегия технического обслуживания и ремонта устанавливает виды, объем и периодичность управляющих воздействий, основным назначением и содержанием которых являются контроль и поддержание работоспособного состояния эксплуатируемого объекта в межремонтные периоды и восстановление исправности или работоспособности его до уровня, который обеспечивал бы его использование с заданными или удовлетворительными значениями параметров в течение очередного межремонтного периода.

К настоящему времени решены некоторые задачи управления обслуживанием отдельных ГПА при заданной стратегии, например проведение планово-предупредительных осмотров и ремонтов при достижении определенной наработки и аварийных ремонтов по мере возникновения отказов. Решены также отдельные задачи организационного характера, например, такие, как составление плана-графика ремонта при заданных межремонтных сроках.

Задачи выбора целесообразной стратегии обслуживания и определения оптимальных показателей профилактического обслуживания и ремонта сводятся к нахождению таких значений управляющих переменных X_i (i = 1, 2,..., m), при которых в условиях воздействия неуправляемых переменных Y_i (i = 1, 2,..., п) и множества фиксированных параметров A_i (i = 1,2,..., r) некоторая заранее определенная функция W( X, Y, А) принимает экстремальное значение.

Для ГТС управляемыми переменными являются периодичность предупредительных ремонтов, объем (глубина) предупредительных и аварийных ремонтов, длительности рабочего цикла и пребывания в резерве оборудования, периодичность контроля и др.

В условиях существующей организации обслуживания фиксированными параметрами являются, как правило, стоимость предупредительных и аварийных ремонтов, их продолжительность, удельный ущерб в результате отказа и другие, а не управляемыми переменными - продолжительность безотказной работы, эксплуатационные условия. Продолжительность безотказной работы обычно случайная величина, распределенная по некоторому закону.

Стратегии обслуживания можно классифицировать следующим образом:

предусматривающие регламентированную периодичность операций технического обслуживания и ремонта;

с нерегламентированной периодичностью операций технического обслуживания и ремонта, в том числе и со смешанными регламентами.

На рисунке 3.6 представлена классификация типов стратегий технического обслуживания и ремонта оборудования КС. Детерминированные стратегии обслуживания (с регламентированной периодичностью операций технического обслуживания и ремонта) основаны на проведении плановых ремонтных работ, которые назначаются в определенные моменты времени (календарные сроки или при достижении определенной наработки).

Рисунок 3.6. Типы стратегий технического обслуживания и ремонта оборудования газотранспортных магистралей

Группа рандомизированных стратегий включает стратегии обслуживания, предусматривающие проведение ремонтных работ в моменты времени, которые нельзя заранее запланировать (при достижении определенного технического состояния объекта или минимизации очереди ожидающего обслуживания оборудования и др.) Два типа стратегий (по состоянию и не по состоянию) образуют класс последовательных (неслучайных и внеплановых) стратегий обслуживания (рис. 3.6).

Наиболее общим классом стратегий обслуживания являются стратегии, предусматривающие проведение регламентных работ в случайных моментах времени. При формализации последних предполагается, что решения об управляющих воздействиях принимаются в результате разыгрывания (жребия) какой-нибудь случайной величины с законом распределения G(x).

Общий подход к исследованию и оптимизации стратегий технического обслуживания и ремонта технических изделий и систем, и, в частности, объектов КС включает следующие этапы:

· выбор достаточно обширного подмножества целесообразных стратегий обслуживания V₀ = {V₀₁, V₀₂,..., V_0s} из множества возможных стратегий V= {V_I, V₂,..., V_s} путем отбора заведомо нецелесообразных или нереализуемых для данных эксплуатационных условий стратегий;

· проведение оптимизации в классе V₀ и выбор оптимальных стратегий V₀*.

Любая стратегия обслуживания и ремонта, включая систему ППР, предусматривает проведение определенных видов восстановительных работ. Работоспособным называется состояние объекта, при котором он способен выполнять заданные функции, сохраняя значения основных параметров, установленных нормативно-технической документацией, а неисправным - состояние, при котором объект не соответствует хотя бы одному из требований, т.е. восстановление неисправности соответствует полному восстановлению работоспособности.

Классификация исследований, посвященных формализации стратегий обслуживания и ремонта, затруднительна в связи с разнообразием постановок задач, сформулированных преимущественно для сложных электронных систем, и различными математическими методами и подходами к их решению, основанными на теориях случайных процессов, восстановления и массового обслуживания. Возможна классификация стратегий обслуживания и ремонта по структурному признаку оборудования: одиночная система, система с резервом, группа систем. Такая классификация является удобной с позиции математического подхода к анализу процесса обслуживания и управления профилактикой и ремонтами оборудования, но является менее целесообразной для характеристики управляющих воздействий и принципов реализации стратегии обслуживания, что более существенно для условий эксплуатации ГМ. Придерживаясь классификации (рис. 3.6), обзор исследований, посвященных решению рассматриваемых задач, удобно проводить при разделении их на группы.

Задача выбора оптимальных моментов времени проведения восстановительных работ состоит в определении таких законов распределения, при которых минимизируется показатель качества функционирования. Общность этой стратегии заключается в том, что если реализацией случайного вектора является вектор наработки, то формируется класс стратегий по наработке и т.д.

Вопрос о целесообразности и состоятельности стратегии обслуживания в случайные моменты времени хорошо разработан. Доказано, что если критерием оптимизации процесса обслуживания является экстремум дробно-линейного функционала относительно функции распределения некоторых положительных случайных величин, который ограничен на множестве всевозможных наборов функций распределения и сохраняет постоянный знак при любых значениях аргументов, то локальные экстремумы функционала достигаются на множестве вырожденных функций распределения. Эта теорема имеет большое значение для поиска оптимальных стратегий обслуживания и ремонта. При выполнении ее условия целесообразно назначать предупредительные восстановительные работы в неслучайные (детерминированные) моменты времени, так как случайные межремонтные периоды не улучшают качества функционирования обслуживаемого объекта.

Следует отметить, что для большинства, практически важных задач условия этой теоремы выполняются, и поэтому искомые периодичности и объем ремонтов являются неслучайными величинами. Следовательно, заранее можно отбросить из рассмотрения класс стратегий по обслуживанию в случайные моменты времени (рис. 3.7) как заведомо нецелесообразный.

В исследованных к настоящему времени моделях детерминированных стратегий обслуживания предполагается, что в обслуживаемой системе (объекте, устройстве) можно выделить два состояния (исправности и отказа). Тогда в качестве определяющих параметров в общем случае можно задать следующее:

- закон распределения времени безотказной работы оборудования (для его описания используется одна из нескольких удобных функций, а именно функция распределения (ФР) времени безотказной работы или интенсивность отказов);

- среднее значение числа отказов на интервале;

- ФР проявления (индикации) отказов;

- ФР продолжительности аварийного ремонта;

- ФР обнаружения (идентификации) отказа;

- ФР продолжительности предупредительных ремонтов;

- вероятность идентификации.

Необходимо определить периодичность предупредительных плановых мероприятий или наработку д между ними при заданных объемах профилактических и аварийных ремонтов, обеспечивающих максимум коэффициента готовности в стационарном режиме обслуживания или приносящих экстремум любого другого показателя надежности. Введение в рассмотрение средних удельных доходов при эксплуатации, потери при пребывании оборудования в отказе, затрат на проведение плановых и аварийных ремонтов позволяет использовать в качестве функции цели технико-экономические показатели. Для сформулированной задачи решение в общем виде не получено.

Предполагается, что аварийные ремонты не сказываются на характеристиках надежности (сводятся к замене лишь отказавшего элемента), а плановые ремонты направлены на полное восстановление работоспособности обслуживаемого оборудования. Выбирается один из типов плановых ремонтов. Однако для объектов ГТС целесообразно предположить, что можно разграничить два работоспособных состояния обслуживаемого объекта на исправное с ФР F(t) и неисправное, но работоспособное с ФР Ф(t). При обнаружении первого состояния (при проверке через искомое время д) профилактические восстановительные работы отменяются и, наоборот, при обнаружении второго состояния - проводятся. Эта стратегия обслуживания является предпосылкой к формализации рассматриваемого класса стратегий для объектов обслуживания с числом состояния более двух.