Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 681.518.5.621.658.2 62-822

Вінницький національний технічний університет

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ОЦІНКИ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ГІДРОПРИВОДНОГО НАСОСНОГО АГРЕГАТУ

Іван Коц

На даний час існує велика кількість конструкцій насосів, проте не дивлячись на це є ряд середовищ, перекачування яких традиційними засобами в ряді випадків неефективне, пов'язане з додатковими витратами або різного роду складнощами. До таких середовищ відносяться високов'язкі, абразивовмісні, хімічно активні, газонасичені, токсичні, летючі, радіоактивні, сильно забруднені та такі, що містять велику кількість твердої фази, волокнистих включень та ін.

Застосування самовсмоктуючих насосів пересувних механізмів або електричних занурювальних насосів не завжди можливе і безпечне, а тому необхідне подальше вдосконалення існуючих і розробка нових насосних агрегатів, особливе місце серед яких займають діафрагмові або мембранні насоси, що приводяться у зворотно-поступальний рух за допомогою приводів різного виду. Насоси подібного призначення повинні мати певні гарантовані характеристики при їх експлуатації в особливо несприятливих умовах (наприклад, в нафтовій, хімічній, гірничій та інших галузях промисловості) та можливість плавної дистанційної зміни їх кінематичних і динамічних параметрів. самовсмоктуючий насос мембранний гідравлічний

Аналітичний огляд відомих приводів насосних агрегатів подібного типу [1] показав, що найбільш ефективними серед них, особливо при підвищених вимогах до електро- і пожежобезпеки, є гідравлічні і пневматичні приводи з дистанційним автоматичним керуванням, які надають можливість плавного безступінчатого регулювання амплітуди і частоти робочих ходів поршня чи мембрани, а також мають менші габаритні розміри та масу [1, 2].

З розвитком систем автоматизації і переходом на мікропроцесорні системи найбільш повно вирішуються задачі моніторингу значень технологічних параметрів і оцінки технічного стану обладнання, аналізу режимів роботи технологічного обладнання в реальному масштабі часу, контролю достовірності вимірюваних параметрів [3].

Процес експлуатації насосного обладнання можливо відслідковувати і контролювати на основі автоматизованого збору і обробки експлуатаційних параметрів, що використовуються при реалізації алгоритмів параметричної та вібраційної діагностики [3]. Цей контроль повинен забезпечити своєчасне представлення інформації про технічний стан обладнання оперативному персоналу і диспетчерським службам або про наближення експлуатаційних параметрів до граничних, вихід з ладу або зупинку агрегату в цілому.

Аналіз останніх досліджень

В процесі експлуатації насосного агрегата його технічний стан змінюється внаслідок зношення деталей, вузлів, накопичення пошкоджень. Найбільш піддаються зношенню пари тертя, мембрани.

На окремих об'єктах, де небажані або недопустимі незаплановані зупинки насосних агрегатів, необхідно здійснювати моніторинг та вчасно виявляти і ліквідовувати несправності окремих вузлів такого обладнання.

Формулювання мети і задач

Одним з підходів для діагностування технічного стану насосного обладнання є вібродіагностика, яка найчастіше використовується для відцентрових насосів і дозволяє виявляти несправності підшипникових та інших вузлів, які створюють вібрацію, причому, чим складніше об'єкт діагностування, тим більш невизначеним стає спектр вібрації, і тим складніше виявити інформативну частину сигналу, що змінюється [3]. Також слід зазначити, що методи вібраційної діагностики складно адаптувати для виявлення несправностей іншого походження, зокрема розтягнення або розриву мембрани, втрати жорсткості пружин, зношення пар тертя, несправність в клапанній групі [4]. Тому, актуальною є задача розробки математичних моделей, які б дозволяли виконувати комплексний аналіз всієї системи та забезпечували розпізнавання зазначених несправностей.

Висвітлення основного матеріалу

Збільшення ефективності, надійності і ресурса, а також забезпечення безпечної експлуатації насосного обладнання тісно пов'язане з необхідністю оцінки його технічного стану.

Для вирішення поставленої задачі пропонується використати елементи теорії нечітких множин, що дасть можливість використовувати не тільки кількісні дані, але й знання та досвід експлуатаційного персоналу.

Вибір сукупності параметрів, необхідних для постановки діагнозу, залежить від необхідної глибини діагнозу [3]. Як вхідні змінні нечіткої моделі будуть використані найбільш інформативні показники роботи системи: робочий тиск (тиск робочої рідини в гідросистемі), число ходів робочого органу - штока з мембраною, тиск на виході з насосу, аналіз яких дозволяє зробити висновок про причини несправностей елементів насосного агрегату.

Система, що розглядається, складається з гідравлічного приводу та мембранного насоса з такими номінальними параметрами: робочий тиск х1 = 160 атм., число ходів робочого органу х2 = 30 хв-1, тиск на виході з насосу х3 = 5 атм.

Для вибраної системи побудуємо математичну модель, яка базується на методах нечіткої логіки [5 - 7]. Вхідними змінними будуть зазначені показники роботи системи, а вихідною змінною - стан системи. При необхідності, для покращення якості діагностування, в математичну модель можна вводити і інші додаткові змінні, які характеризують роботу гідравлічної системи.

Для опису вхідних х1, х2, х3 та вихідних d змінних використаємо лінгвістичну оцінку відповідно до визначених термів (таблиця), опис яких здійснимо за допомогою функції належності вигляду [6]

,

де с - координата максимуму функції належності; b - коефіцієнт концентрації-розтягування функції належності.

Таблиця 1 Лінгвістична оцінка змінних

Результат діагностування формується на основі дерева логічного висновку (рис. 1) та експертної бази знань, яка є нечітким носієм інформації про причинно-наслідкові зв'язки між входом та виходом. Фрагмент нечіткої бази знань наведений в табл. 2.

Рис. 1. Дерево логічного висновку

Таблиця 2 Експертна база знань

Для отримання результатів моделювання складемо, на основі експертної бази знань і термів функції належності, базу нечітких логічних рівнянь, при цьому будемо використовувати операції ? (І-min) та (АБО-max). Ваги окремих логічних правил рівні одиниці, оскільки даний етап передбачає лише грубе налаштування моделі.

Нечіткі логічні привила оцінки технічного стану гідроприводного насосного агрегату, які відповідають табл. 2, наведені нижче:

Математична модель оцінки технічного стану гідроприводного насосного агрегату побудована з використанням елементів теорії нечітких множин, її реалізацію здійснено в середовищі Matlab 6.5 [5]. Результати моделювання представлені на рис. 2.

Рис. 2. Залежності стану системи від впливу: а) числа ходів та тиску насоса; б) тиску системи та тиску насоса; в) тиску системи та числа ходів

В подальшому для тонкої настройки нечіткої моделі використаємо апарат генетичних алгоритмів, який забезпечує навчання системи відповідно до навчальної вибірки, отриманої в процесі експлуатації насосного обладнання.

Запропонована система дозволяє здійснювати моніторинг технічного стану в реальному масштабі часу. Виявлення несправностей здійснюватиметься шляхом безперервного діагностування технічного стану елементів системи, що дасть можливість перейти від планово-попереджувальних робіт до обслуговування за технічним станом.

Висновки

Використання при діагностуванні методів нечіткої логіки для визначення поточного технічного стану насосних агрегатів є перспективним, оскільки дозволяє в автоматизованому режимі виявити причини відхилення фактичних характеристик щодо базових, забезпечити ефективну експлуатацію насосного агрегату, не допускаючи відмов, пов'язаних із зносом і руйнуванням деталей і вузлів насоса, тобто більш повно використовувати робочий ресурс обладнання. Це є важливим і в аварійних ситуаціях, коли швидкість постановки діагнозу і прийняття рішення є важливими для запобігання катастрофічних наслідків.

Список використаних джерел

1. Петрусь В. В., Коц І. В. Математична модель гідроприводу помпуючого вузла мембранного насоса // Науково-технічний журнал “Розвідка та розробка нафтових і газових родовищ”. - 2006. - № 4 (21). - С. 73-77.

2. Патент України на корисну модель № 29362. МПК7 F04В 43/06. Гідроприводний мембранний насос / Коц І. В., Петрусь В. В. та ін. // Реєстраційний номер заявки u200710316; Заявл. 17.09.2007. Опубл. 10.01.2008. Бюл. №10.

3. Баженов В.В. Оценка технического состояния и остаточного ресурса насосных агрегатов в условиях автоматизации магистральных нефтепроводов: Дис. ... канд. техн. наук / ГУП “ИПТЕР”. - Уфа, 2004. - 129 с.

4. Ширман А.Р., Соловьев А.Б. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования.- Москва, 1996. - 276 с.: ил.

5. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб.: БХВ - Петербург, 2005. - 736 с.:ил.

6. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 1999. - 320 с.

7. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976.- 167 с.

Размещено на Allbest.ru