Программное средство диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа высших гармонических составляющих тока и напряжения

Баширов Мусса Гумерович доктор технических наук профессор, заведующий кафедрой Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий, Уфимский государственный нефтяной технический университет, филиал в г. Салават 453250, Россия, республика Башкортостан, г. Салават, ул. Губкина, 22 Б Bashirov Mussa Gumerovich Doctor of Technical Science Professor, Head of the Department of Electrical Equipment and Automation of Industrial Enterprises, Ufa State Oil Technical University, Salavat Branch 453250, Russia, respublika Bashkortostan, g. Salavat, ul. Gubkina, 22 B eapp@yandex.ru Чурагулов Данис Гаязович ассистент, кафедра Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий, Уфимский государственный нефтяной технический университет, филиал в г. Салават 453250, Россия, республика Башкортостан, г. Салават, ул. Губкина, 22 Б Churagulov Danis Gayazovich assistant of the Department of Electrical Equipment and automation of industrial enterprises, Ufa State Oil Technical University, Salavat Branch 453250, Russia, respublika Bashkortostan, g. Salavat, ul. Gubkina, 22 B danis.ch.g@mail.ru Филиппов Владимир Николаевич кандидат технических наук доцент, кафедра Вычислительная техника и инженерная кибернетика, Уфимский государственный нефтяной технический университет 450062, Россия, республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Космонавтов, 1 Filippov Vladimir Nikolaevich PhD in Technical Science Associate Professor, Department of Computer Science and Engineering Cybernetics, Ufa State Oil Technical University 450062, Russia, respublika Bashkortostan, g. Ufa, ul. Kosmonavtov, 1 vtik-ufa@mail.ru

Насыров Эльдар Марсович магистрант, кафедра Вычислительная техника и инженерная кибернетика, Уфимский государственный нефтяной технический университет 450062, Россия, республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Космонавтов, 1 Nasyrov El'dar Marsovich master student, Department of Computer Science and Engineering Cybernetics, Ufa State Oil Technical University 450062, Russia, respublika Bashkortostan, g. Ufa, ul. Kosmonavtov, 1 nelmar@bk.ru

Современное предприятие нефтегазовой отрасли представляет собой сложный технологический комплекс, оснащенный дифференциальным технологическим оборудованием, задействованным в технологических процессах. Непрерывность и безопасность технологических процессов во многом зависит от технического состояния оборудования и, как следствие, надежность всего технологического комплекса определяется их работоспособностью ^[2].

Как показывает практика, основная доля отказов оборудования нефтегазовой отрасли приходится на машинные агрегаты. Значительная часть аварийных остановок машинных агрегатов происходит из-за повреждения электродвигателей. В производстве внезапный выход из строя двигателя может привести к непоправимым последствиям.

Ранее обнаружение дефектов на работающем электрооборудовании предупредит внезапную остановку производства в результате аварии, значительно снизит затраты на ремонт электрооборудования и увеличит срок его службы.

В настоящее время актуальным остается вопрос обеспечения необходимого уровня надежности электродвигателей машинных агрегатов на основе использования современных методов, средств и систем диагностики. Система технической диагностики должна включать в себя регулярный мониторинг технического состояния электродвигателей, включенных в единую базу данных (БД), поиск дефектов, повреждений, определение степени опасности дефектов, оценку остаточного ресурса оборудования и формирование отчетов с указанием перечня профилактических работ.

Диагностика - это процесс тестирования компонентов оборудования с целью определения текущего состояния агрегата и сравнения этих показателей с эталонным оборудованием. Обобщенно, в зависимости от признака, классификация диагностических систем представлена схемой ^[1] (рис. 1).

Рис. 1. Схема классификации диагностических систем

Рассмотрим подробнее основные классифицирующие признаки систем диагностики.

По виду диагностического эксперимента выделяют два вида: тестовый и функциональный.

Тестовое диагностирование позволяет проверить техническое состояние оборудования по тестовому воздействию на нее. По тесту проверяются параметры системы и ее элементов и причины их отклонения от заданных значений. Такая диагностика способствует не только предупреждению развития различных дефектов, но и их появлению.

Также к недостаткам тестовой диагностики можно отнести временную приостановку работы электродвигателя, отсутствие возможности защитного отключения оборудования во время его работы (для предотвращения полного выхода его из строя) и контроля ненормальных режимов работы оборудования.

Функциональная диагностика — установление, изучение и измерение параметров состояния технических систем в штатных и аварийных ситуациях для обеспечения заданных условий их функционирования, ремонта, а также для предсказания и предотвращения аварий. В функциональной диагностике основное внимание уделяется измерению параметров рабочих процессов (давление, температура, скорость, обороты) и сопоставлению их с эталонами. При штатных и аварийных режимах измеряемыми параметрами состояния технических систем оказываются размеры и расположение дефектов, деформации и напряжения, вибрации и пульсации, структура и свойства материалов. По изменениям этих параметров делается заключение об опасности перехода систем в предельные состояния и наступления аварий.

Функциональная диагностика экономически более предпочтительна, так как не требует остановки электрооборудования. Функциональная диагностика оборудования позволяет обнаружить большинство дефектов, влияющих на ресурс, задолго до его отказа.

По виду диагностического сигнала выделяют следующие методы диагностики.

Методы вибродиагностики. Суть методов заключается в анализе вибрационных параметров в различных точках электродвигателя. К вибрационным параметрам относятся виброперемещение, виброускорение и виброскорость. Регистрации подлежат как действующие (среднеквадратичные) значения, так и пик-фактор. Вибродиагностика позволяет определять дефекты подшипникового узла, эксцентриситета и в меньшей степени – дефекты обмотки статора. Главными недостатками вибродиагностики являются необходимость использования специализированных виброакустических датчиков, сложность их установки и сложность интерпретации результатов.

Методы тепловизионного контроля позволяют достаточно точно определять состояние подшипниковых узлов электрических машин. В качестве датчиков температуры могут быть использованы бесконтактные инфракрасные пирометры. Это позволяет их использовать при отсутствии непосредственного доступа к диагностируемой машине. Однако для контроля внутренних повреждений изоляции машины они непригодны, т.к. закрытое исполнение приводов не позволяет использовать бесконтактные датчики.

Методы, основанные на анализе содержания железа в масле, широко применяются для диагностики механических узлов приводов. Однако эти методы определяют состояние механизма по косвенным признакам, что не позволяет своевременно выявить развивающиеся повреждения.

Методы диагностики состояния изоляции широко используется при диагностике электрооборудования. Как правило, их использование возможно только при отключенном питающем напряжении. Таким образом, исключается диагностика работающих машин в реальном времени в нормальном режиме их работы.

Методы спектрального анализа. Большое распространение получили также методы спектрального анализа, в которых в качестве диагностических параметров используют значения амплитуды отдельных гармонических составляющих вибрационного сигнала. Это позволяет с высокой степенью достоверности определять состояние различных элементов двигателя. Наличие в спектре тока двигателя характерных частот определенной величины свидетельствует о наличии повреждений электрической и/или механической части электродвигателя и связанного с ним механического устройства.

Спектральный метод основан на анализе взаимосвязи генерируемых двигателем электропривода параметров высших гармоник токов с техническим состоянием и режимами работы оборудования ^[3]. В отличие от других методов диагностики, спектральный метод позволяет определять как механические, так и электрические повреждения машинных агрегатов, осуществлять удаленный контроль технического состояния оборудования, поэтому этот метод может быть положен в основу перевода на эксплуатацию по техническому состоянию. Данный метод обладает рядом преимуществ и в наибольшей степени отвечает критериям точности, эффективности и простоты инструмента диагностики состояния оборудования. Изменения режимов работы и технического состояния машинных агрегатов с электрическим приводом отражаются в изменении спектрального состава и динамики генерируемых двигателем электропривода высших гармонических составляющих (ВГС) токов и напряжений. Степень искажения формы кривых токов и напряжений гармоническими составляющими оценивается коэффициентом искажения синусоидальности кривой тока КI и напряжения КU. Параметры ВГС – амплитуда, фаза, частота, сдвиг по фазе между соответствующими гармониками токов и напряжений и сдвиг по фазе относительно основной гармоники, содержат информацию о техническом состоянии оборудования и режимах работы.

По уровню автоматизации различают экспертные и автоматические системы диагностики. В первом случае решение о техническом состоянии объекта принимает человек (эксперт) на основе результирующего отчета, во втором – техническая система, как правило, компьютерная программа.

В настоящий момент решение задач диагностики электродвигателей машинных агрегатов невозможно без применения персональных компьютеров и соответствующего программного обеспечения ^[4].

В общей классификации программного обеспечения диагностические программные средства относятся к экспертным системам, входящим в состав прикладного программного обеспечения специального (профессионального) назначения (рис. 2).

Рис.2. Фрагмент классификации программного обеспечения

Прикладное программное обеспечение специального (профессионального) назначения - совокупность программ для решения узких задач и профессиональных задач различных предметных областей (производства, архитектуры, строительства).

Экспертная система – это система искусственного интеллекта, построенная на основе высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области. Экспертные системы - один из немногих видов систем искусственного интеллекта, которые получили широкое распространение и практическое применение в решении профессиональных задач. Существуют экспертные системы по производству, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и так далее ^[7].

Экспертные системы выполняют диагностирование, используя описания ситуации, поведения или знания о конструкции компонентов, чтобы установить вероятные причины неправильно функционирования диагностируемой системы.

Диагностические программные средства взаимодействуют с данными, вводимыми пользователем (полученные с датчиков), обрабатывают их, выявляют неисправности (если таковые имеются) и предлагают порядок действий по их устранению. В настоящее время многие диагностические системы разрабатываются для приложений, входящих в состав измерительных приборов (программно-аппаратного комплекса), используемых при обслуживании промышленного оборудования.

На российском рынке широко представлены программные средства диагностики промышленного оборудования, в основе которых заложены акустические, вибрационные либо тепловые методы диагностики. Среди них можно выделить Aurora-2000 ^[6](системы диагностики вращающегося оборудования, реализующая все функции современной системы обслуживания по техническому состоянию. Для работы программы необходим замер виброскорости, который производится виброметром. Разработчик: Вибро-Центр),VibroMedia^[9] (мощного инструмента для ручного анализа спектров, мониторинга, формирования отчетов по контролируемому оборудованию. Разработчик: ТСТ), Ресурс-UF2Plus^[8] (программное обеспечение, предназначенное для формирования запроса и приема данных от измерителей показателей качества, их первичную математическую обработку и сохранение всех полученных данных в файлах собственного формата. Разработчик: Энерготехника).

На текущий момент на российском рынке нет полноценного программного средства диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения, позволяющего выполнять ведение БД эталонного оборудования; проведение оценки текущего состояния агрегата; определение его дефектов; остаточного ресурса и формирование результирующих отчетов.

В общем случае диагностика выполняется с поэтапным использованием нескольких программных продуктов:

• Ресурс-UF2Plus для снятия параметров ВГС токов и напряжений и проведения первичной математической обработки;
• «Диагностика взрывозащищенных машинных агрегатов по значениям параметров гармонических составляющих токов и напряжений электропривода» (разработанная на кафедре ЭАПП Филиала ФГБОУ ВПО Уфимского государственного нефтяного технического университета в городе Салават^[5]) для обработки экспериментальных и диагностических данных и последующей выдачи заключения о техническом состоянии электродвигателя;
• MS Excel 2013 для проведения промежуточной математической обработки и графического представления результатов диагностики.

На основе анализа функциональных возможностей программных средств, описанных выше можно сформулировать основные требования, предъявляемые к полноценному программному средству диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения для предприятий нефтегазовой отрасли.

Требования к программному средству диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения

Наименование программного средства: «Диагностика электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения».

Назначение: диагностирование дефектов электрооборудования на основе данных измерительных приборов, прогнозирование качества и срока его службы, анализ и формирование рекомендаций по продлению срока службы оборудования.

Область применения: предприятия нефтегазовой отрасли с развитой электроэнергетической системой.

В основе программного средства используется метод спектрального анализа ВГС тока и напряжения для определения дефектов электродвигателя машинного агрегата. В алгоритме расчета для определения дефектов электродвигателя планируется использовать искусственные нейронные сети.

Предназначение программы «Диагностика электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения»:

• ведение БД электродвигателей машинных агрегатов предприятия;
• контроля текущего технического состояния электродвигателя машинного агрегата с мониторингом динамики развития неисправностей (дефектов);
• прогнозирование срока эксплуатации оборудования без ремонта;
• формирование отчетов о текущем состоянии и необходимых регламентных и ремонтных работах электродвигателя машинного агрегата, их объеме и сроках проведения.

Основными функциями программы является:

• ведение БД электродвигателей машинных агрегатов;
• ведение оценки текущего состояния агрегата;
• определение его дефектов;
• определение остаточного ресурса оборудования;
• формирование результирующих отчетов.

Структура программного средства состоит из нескольких модулей (рис. 3).

Рис. 3. Структура программного средства «Диагностика электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения»

1. «Личный кабинет» - модуль содержит информацию об операторе, выполняющем диагностику. Доступ к функциям системы разграничен и осуществляется через авторизацию по логину/паролю.
2. «Паспорт электродвигателя» - модуль предназначен для ввода, хранения паспортных данных электродвигателей, расчета их начального и предельного состояния с применением спектрального анализа, построения лепестковых диаграмм паспортного состояния электродвигателя.
3. «Диагностика электродвигателя» - модуль обеспечивает ввод данных с измерительных приборов (вручную либо файлом загрузки), спектральный анализ ВГС тока и напряжения, сравнение его с паспортными данными, определение дефектов электродвигателя и построение лепестковых диаграмм текущего состояния электродвигателя.
4. «Паспорт дефектов электродвигателя» - содержит пополняемую базу дефектов электродвигателя с указанием категории, диапазона действия и необходимых мер профилактики. Записи базы необходимы для формирования результатов смежных модулей.
5. «Прогноз ресурса электродвигателя» - модуль анализирует результаты проведенных измерений и прогнозирует остаточный ресурс диагностируемого электродвигателя.
6. «Отчетность» - итоговый модуль, оперирующий данными всех модулей системы для формирования PDF-отчетов.

Каждый модуль снабжен справочной информацией.

Выделяют три категории пользователей информационной системы: администратор (А), инженер (И), оператор (О).

Полномочия пользователей представлены в таблице 1.

¹ В – ведение данных, П – просмотр данных, ² Ведение личных данных, кроме категории пользователя

Таблица 1. Разграничение полномочий пользователей

Программное средство «Диагностика электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения» должно обеспечивать взаимодействие с пользователем посредством единого пользовательского интерфейса, а также использовать функции авторизации пользователя, 3 режима работы (создание, изменение, просмотр данных), загрузку внешних файлов с результатами измерений, считывание/запись данных в БД.

Заключение

В работе рассмотрен вопрос обеспечения надежности электродвигателя машинного агрегата на основе спектрального анализа ВГС тока и напряжения, выявлены основные классификационные признаки систем диагностики, определено их место в общей классификации программного обеспечения и проанализированы программные средства диагностики промышленного оборудования, представленные на российском рынке.

Проделанная работа позволила сформулировать основные требования, предъявляемые к программному средству диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения.

На основе полученных данных и смоделированного алгоритма расчета будет разработано полноценное программное средство диагностики технического состояния электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения, которое может быть применимо на предприятиях нефтегазовой отрасли для обнаружения дефектов и снижения расходов на ремонт электрооборудования.