14.577.21.0236

Разработка комплекса научно-технических решений для создания интеллектуальной системы на основе нейросетевой классификации спектрограмм виброизмерений, позволяющей осуществлять мониторинг состояния турбогенераторов тепловых электростанций (ТЭC) в автоматическом режиме и своевременно оповещать персонал ТЭC о появлении признаков предаварийных ситуаций, а также о характере возникших неисправностей.

Данное направление исследований связано с дальнейшей автоматизацией на потенциально-опасных энергетических объектах, снижением риска аварий, повышением безопасности, производительности труда, сокращением затрат на ремонт и замену оборудования за счет своевременного обнаружения признаков предаварийных состояний оборудования.
В настоящее время, в условиях оптимизации компаниями численности персонала, в штате потенциально-опасных энергетических предприятий преобладают "эксплуатационщики", в то время, как крайне редко сохраняются квалифицированные аналитики-эксперты, способные анализировать и интерпретировать измерительные данные о техническом состоянии оборудования в режиме постоянного наблюдения.
Работы по данной тематике были интенсифицированы энергетиками после крупной аварии на Саяно-Шушенской ГРЭС, которая произошла в результате стечения целого ряда факторов, важным из которых являлся недостаточный контроль за вибросостоянием. Вследствие сильной вибрации (гидроагрегат №2 работал с превышением уровня одних только радиальных вибраций примерно в 4,5 раза) гидроагрегат, фактически, "выскочил" из креплений и произвел масштабные разрушения.
В этих условиях, актуальным является разработка интеллектуальных систем для мониторинга спектрограмм виброизмерений турбогенераторов тепловых электростанций. Такие системы будут способны осуществлять мониторинг состояния генераторов в автоматическом режиме в реальном масштабе времени и своевременно обнаруживать и оповещать персонал станций о возникновении признаков предаварийной ситуации, а также характере возможных неисправностей.

В рамках выполнения проекта разрабатываются:

- Принципы создания интеллектуальной системы мониторинга состояния турбогенераторов тепловых электростанций на основе нейросетевой классификации спектрограмм вибрационных измерений.

- Методика осуществления мониторинга состояния турбогенераторов ТЭС в автоматическом режиме и своевременного оповещения персонала ТЭС о появлении признаков предаварийных ситуаций, а также о характере неисправностей, при помощи технологий нейросетевой классификации спектрограмм виброизмерений.

- Алгоритмическое обеспечение мониторинга состояния турбогенераторов ТЭС в автоматическом режиме и своевременного оповещения персонала ТЭС о появлении признаков предаварийных ситуаций, а также о характере неисправностей, при помощи технологий нейросетевой классификации спектрограмм виброизмерений.

- Программно-технические решения по созданию интеллектуальной системы автоматизированного мониторинга состояния турбогенераторов ТЭС на основе нейросетевой классификации спектрограмм виброизмерений, реализованные в виде экспериментального программного комплекса.

- Имитационная модель экспериментального программного комплекса, предназначенного для автоматического мониторинга состояния турбогенераторов ТЭС на основе нейросетевой классификации спектрограмм виброизмерений.

Выполнен аналитический обзор современной научно-технической, нормативной, методической литературы в области мониторинга состояния турбогенераторов тепловых электростанций, а также сравнительный анализ методов и средств мониторинга состояния турбогенераторов ТЭС, на основании которых выполнено обоснование выбора направления исследований, разработаны требования к интеллектуальной системе мониторинга вибросостояния турбогенераторов тепловых электростанций на основе нейросетевой классификации спектрограмм виброизмерений, выбраны и обоснованы перечни контролируемых параметров и вибродатчиков, необходимых для осуществления мониторинга турбогенераторов тепловых электрических станций.

В проекте будут разработаны интеллектуальные технологии интерпретации измерительных данных о техническом состоянии оборудования, способные существенным образом снижать риски аварий, повышать безопасность, надежность и эффективность функционирования потенциально-опасных энергетических и промышленных объектов за счет своевременного, в реальном масштабе времени обнаружения признаков возникновения предаварийных ситуаций и предложения персоналу программы действий на основе автоматической классификации причин возникновения предаварийных ситуаций.