TY - JOUR AU - Ольховський, А. О. AU - Заміховський, Л. М. AU - Мірзоєва, О. Ю. AU - Шатан, М. В. PY - 2022/11/10 Y2 - 2024/03/28 TI - ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМИ ДІАГНОСТУВАННЯ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ГАЗОПЕРЕКАЧУВАЛЬНОГО АГРЕГАТУ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ІСНУЮЧИХ МЕТОДІВ ОБРОБКИ ВІБРОАКУСТИЧНИХ СИГНАЛІВ JF - Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки JA - tech VL - IS - 4 SE - DO - 10.32851/tnv-tech.2022.4.2 UR - https://journals.ksauniv.ks.ua/index.php/tech/article/view/265 SP - 11-19 AB - <p>Газотранспортна система України забезпечує транспортування природного газу від родовищ до споживачів, що розташовані як на території України, так і за її межами. Одним з ключових елементів газотранспортної системи України є компресорні станції, завданням яких є підтримання заданого тиску в системі задля безперебійного транспортування природного газу. Головним елементом компресорної станції є газоперекачувальний агрегат (ГПА). Він є складною механічною системою, що складається з багатьох вузлів. У процесі функціонування ГПА, в його вузлах та агрегатах відбувається процес зношення деталей, що, згодом, може призвести до аварії. Для уникнення таких ситуацій періодично проводяться поточні та капітальні ремонти системи. Для моніторингу технічного стану ГПА між ремонтами, задля оптимізації періодичності їх проведення та завчасного попередження про вихід ГПА з номінального стану, розроблено ряд неруйнівних методів контролю технічного стану. Такі методи поділяються на параметричні, що базуються на аналізі робочих параметрів системи (температура та тиск на різних вузлах ГПА, частота обертання турбін, хімічний склад продуктів згорання), та віброакустичні, що базуються на аналізі вібраційних та акустичних коливань, що генерують вузли ГПА. В роботі розглянуто сучасний стан методів обробки віброакустичних сигналів, таких як перетворення Фур’є, вейвлет-перетворення, штучні нейронні мережі, дискретне косинусне перетворення та автокореляційні функції. На базі аналізу запропоновано систему діагностування технічного стану ГПА на базі перетворення Фур’є в поєднанні з вейвлет-перетворенням та штучної нейронної мережі з двома прихованими шарами, завданням якої є розпізнавання технічного стану ГПА по результату вейвлет-перетворення, розділеного на окремі зображення в основних кольорах.</p> ER -