Испытание системы мониторинга оборудования на основе акустической шумодиагностики с применением нейронных сетей
УДК: 681.5
DOI: 10.33285/2782-604X-2022-6(587)-32-40
Авторы:
ТОРИНА ЕЛЕНА МИХАЙЛОВНА
1,
КИСЕЛЕВ АЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ2,
ФОРРАТ НИКОЛАЙ АЛЕКСЕЕВИЧ3,
МИХАЙЛОВ ДМИТРИЙ МИХАЙЛОВИЧ4,
ДВОРЯНКИН СЕРГЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ5
1 Национальный исследовательский университет "МЭИ", Москва, Россия
2 ЗЭТА, Чебоксары, Россия
3 АЙ-ЭКСП, Москва, Россия
4 Китайский филиал Института БРИКС по изучению сетей будущего, Шэньчжэнь, Китай
5 РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, Россия
Ключевые слова: мониторинг состояния оборудования, ремонт и простой оборудования, акустическая шумодиагностика, нейронные сети
Аннотация:
В процессах, где требуется минимизация времени ремонта и простоя оборудования, необходим постоянный мониторинг состояния оборудования для своевременного выявления отклонения его работы от нормальной. Перспективными и экономически эффективными для этих целей являются системы автоматического мониторинга оборудования на основе акустической шумодиагностики. Однако в шумовой картине существует много переменных, которые могут сигнализировать о возникновении аномального режима. Анализ такого объема данных человеком – задача сложная и трудоемкая. В статье предложен метод анализа акустической шумовой картины работающего оборудования на основе двух нейронных сетей, позволяющих быстро обрабатывать большой объем данных. Разработанная на основе этого метода система была успешно апробирована при работе энергетического котла ТЭЦ. Результаты испытаний и перспективы дальнейшего развития проекта также представлены в статье.
Список литературы:
1. Karel J., Monhart F. Noise measurement diagnostics for large electric machines // INTER-NOISE and NOISE-CON Congress and Conference Proceedings. – Institute of Noise Control Engineering, 2019. – Т. 259, No. 9. – P. 840–849.
2. Терехов А.Л., Маянц Ю.А., Пищухин В.М. Методологические основы шумовой диагностики технологического оборудования нефтегазовой отрасли // Газовая пром-сть. – 2020. – № 5(800). – С. 92–99.
3. Матюшкова О.Ю., Тэттэр В.Ю. Современные методы виброакустического диагностирования // Омский науч. вестн. – 2013. – № 3(123) – С. 294–299.
4. Митрофанов С.В., Сташкевич А.С. Вибродиагностика энергетического оборудования. Перспективы развития и оптимизация вибродиагностических технологий // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры: материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), Оренбург, 30 янв. – 01 февр. – Изд.-полиграф. комплекс "Университет", 2013. – С. 301–304.
5. Dong Yul Oh, Il Dong Yun. Residual Error Based Anomaly Detection Using Auto-Encoder in SMD Machine Sound // Sensors. – 2018. – Vol. 18, Issue 5. – DOI: 10.3390/s18051308
Назад в номер