CC BY
19
■ П.Б. Герике // P.B. Gerike am_besten@mail.ru
канд. техн. наук, доцент, старшин научный сотрудник ФГБУН «ФИЦ УУХ СО РАН», Россия, 650065, г. Кемерово, Ленинградский проспект, 10
candidate of technical sciences, assistant professor, senior researcher of Federal Research Center for Coal and Coal Chemistry of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 10, Leningradsky Av., Kemerovo, 650065, Russia
УДК 53.083(430.1)
НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ БУРОВЫХ СТАНКОВ
SOME RESULTS OF DRILLING RIGS EQUIPMENT DIAGNOSTICS
В статье рассмотрены результаты работ по обеспечению предпосылок для создания группы единых диагностических критериев, пригодных для выполнения оценки фактического состояния и прогнозирования процесса деградации оборудования электрических буровых станков и дизель-гидравлических установок. Целью работы являлось решение задачи по разработке алгоритма создания единых критериев оценки для анализа параметров механических колебаний, генерируемых при работе энерго-механического оборудования буровых станков и установок; классификация дефектов по типам, причинам возникновения и степени опасности; формализовать диагностические признаки для удобства их использования при разработке кода алгоритма автоматизированного контроля технического состояния бурового оборудования по частотным наборам диагностических признаков. Кроме того, в рамках исследования доказывается целесообразность применения адаптивных краткосрочных моделей в условиях действующей на предприятиях угольной отрасли системы плановых ремонтов технологического оборудования. В работе обоснован комплексный подход к анализу параметров вибрации энерго-механического оборудования горных машин, включающий результаты спектрального анализа, анализа огибающей, вейвлет-преобразование, анализ характеристики выбега. Показано, что только при условии реализации комплексного подхода к использованию диагностических методологий открывается возможность для получения наиболее полных результатов анализа диагностических данных и эффективного диагностирования дефектов, в том числе находящихся на стадии зарождения. Полученные результаты свидетельствуют об эффективности предложенного подхода для решения задачи по разработке единых критериев оценки технического состояния сложных механических систем, при помощи которых можно осуществлять прогнозирование изменения фактического состояния оборудования буровых станков и установок. This paper considers the results of work to provide the prerequisites for creating a group of common diagnostic criteria suitable for performing an assessment of the actual state and predicting the process of electric and diesel-hydraulic drilling rigs equipment degradation. The work aim was development of an algorithm for creating common evaluation criteria for analyzing the parameters of mechanical vibrations generated during operation of power-mechanical equipment of drilling rigs and also defects classification by types, causes and hazard levels and to formalize diagnostic features for convenience in their use when developing a code for an automated control algorithm for the technical condition of drilling equipment based on frequency types of diagnostic features. In addition, the study proves the expediency of using adaptive short-term models in the conditions of technological equipment operating at the coal industry enterprises planned repairs system.The paper substantiates a comprehensive approach to the vibration parameters analysis of the power-mechanical equipment of mining machines, including the results of spectral analysis, envelope analysis, wavelet transform, and run-out characteristics analysis. It is shown that only in condition of a comprehensive approach to diagnostics methods wide opportunities open for timely diagnosis of mining machine equipment defects, including those at the stage of origination. The results indicate the proposed approach effectiveness for solving the problem of developing common criteria for assessing the complex mechanical systems technical condition, with which you can predict changes in the actual state of drilling machines and drilling rigs equipment. Ключевые слова: БУРОВЫЕ СТАНКИ, ВИБРОДИАГНОСТИКА, ДЕФЕКТЫ ЭНЕРГО-МЕХАНИЧЕСКОГО
ОБОРУДОВАНИЯ, ГОРНЫЕ МАШИНЫ, УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНИЧЕСКИМ ОБСЛУЖИВАНИЕМ
Key words: DRILLING RIGS, IBROGIAGNOSIS, POWER-MECHANICAL EQUIPMENT DEFECTS, MINING
MACHINES, MAINTENANCE MANAGEMENT
По некоторым оценкам сегодня в Кузбассе до 20% буровых станков и установок, из числа подлежащих проведению процедуры экспертизы промышленной безопасности, находятся в недопустимом техническом состоянии. Дальнейшая эксплуатация этого оборудования сопряжена со значительным ростом числа непроизводительных аварийных простоев. В настоящее время нормы системы планово-предупредительных ремонтов позволяют продолжать эксплуатацию заведомо неисправного технологического оборудования, таким образом провоцируется возникновение ситуаций, составляющих реальную угрозу для жизни и здоровья обслуживающего и ремонтного персонала буровых установок. Кроме того, сама система оценки технического состояния оборудования, применяемая в рамках экспертизы промышленной безопасности, является несовершенной и не позволяет в должной мере спрогнозировать оценку степени опасности развития существующих дефектов.
Основой для выполнения настоящей работы послужила выборка из двадцати единиц бурового оборудования, включающая в себя электрические буровые станки типа СБШ и СБР, а также дизель-гидравлические буровые установки DML. Период сбора диагностической информации составил более десяти лет, что позволило сформировать представительные базы данных по параметрам виброакустического сигнала, включающие результаты замеров с применением различных диагностических методологий в расширенном частотном и динамическом диапазонах. Обобщение статистических данных позволило приступить к разработке группы единых диагностических критериев, по одному на каждую группу базовых дефектов оборудования буровых станков и установок (дефекты подшипников качения, электродвигателей, дефекты редукторов, дизельных двигателей, роторных компрессоров и гидромоторов - см. примеры анализа на рисунках 1 - 3). Каждый создаваемый для отдельной группы базовых дефектов оборудования единый диагностический критерий основывается на результатах комплексного анализа полученной информации несколькими различными методами вибродиагностики, что нивелирует необходимость использования при проведении анализа большого числа диагностических признаков и правил. Из-за существенных
ограничений в области применения методов контроля по параметрам механических колебаний [1-3] используемые при разработке единых критериев наборы диагностических характеристик и параметров выбирались с учетом специфики конструкции, особенностей режимов работы и специфики возникновения и распространения виброакустических волн. Результаты применяемого комплексного подхода к анализу вибрации включали спектральный анализ, эксцесс, анализ огибающей и вейвлет-преобразование, выбор конкретного сочетания методологий определялся типом объекта исследования, предполагаемыми дефектами и режимами работы оборудования. Создаваемые единые критерии, кроме прочего, могут использоваться для моделирования процесса деградации технического состояния оборудования буровых станков, что составляет дополнительный интерес для практической реализации таких подходов к совершенствованию методологии нормирования параметров механических колебаний [4]. Если учесть, что присутствующее на рынке программное обеспечение, использующее прогнозные модели для описания процессов деградации технического состояния сложных механических систем, является несовершенным, т.к. область таких моделей ограничивается обычно однотипными дефектами, а в качестве моделируемых параметров используется один-два наиболее изученных критерия 5-7], то разработка единых диагностических критериев оценки фактического состояния представляется весьма важной и актуальной научной задачей. Действующая по сей день на предприятиях угольной промышленности Кузбасса система планово-предупредительных ремонтов делает возможным использование только лишь одного типа прогнозных моделей, позволяющих получить в краткосрочной перспективе ответ на вопрос, проработает ли техническое устройство до момента постановки на очередной ремонт или нет. Для решения данной задачи можно применять алгоритмы адаптивного краткосрочного прогнозирования, предложенные в работах [8]. Преимущество таких моделей заключается в максимальном использовании диагностической информации из предыдущих замеров, быстрой адаптации к изменяющимся условиям и высокой достоверности результатов моделирования на малых интервалах прогнозирования. К недостаткам можно отнести ограниченную область
реализации и не всегда достаточную апробацию разрабатываемых моделей 9].
Анализ данных по параметрам виброакустического сигнала, полученных на работающем энерго-механическом оборудовании буровых станков и установок, позволил сгруппировать все дефекты данного класса горной техники по базовым группам в зависимости от особенностей их возникновения и степени опасности и осуществить их классификацию для удобства использования диагностических признаков и правил при разработке кода алгоритма создания единых критериев оценки состояния сложных механических систем. Формализации подверглись более ста двадцати признаков, из которых более 80% находятся в области спектрального анализа, остальные 20% - диагностические правила выявления дефектов энерго-механическо-го оборудования при помощи методов анализа огибающей, эксцесса, вейвлет-преобразования параметров исходного сигнала.
Результаты исследований позволили сформулировать несколько групп базовых диагностических признаков, пригодных для создания единых диагностических критериев оценки технического состояния энерго-механического оборудования буровых станков и установок. Так, например, при разработке критерия для выявления дефектов электрической природы на силовых установках станков серии СБШ использовался следующий набор базовых диагностических признаков:
1. Анализ временной реализации сигнала, используемой для выявления ярко выраженной амплитудной модуляции полигармонической волны, а также наличие в спектре ряда характерных частот, включая пазовую частоту и частоту вращения магнитного поля, являющихся признаками повреждений стержней ротора (обрыв или растрескивание).
2. Сопоставление общего уровня всех составляющих гармонического ряда частоты пита-
Рисунок 1 - Нарушение центровки силового агрегата, ослабление крепежа двигателя буровой установки DML-LP Figure 1 - Power unit misalignment, drilling rig DML-LP motor fasteners loosening
ющей сети до и после отключения напряжения.
3. Анализ гармонической активности на удвоенной частоте питающей сети и одновременно первой гармонике оборотной частоты при условии наличия боковых частот прохода поля (неточное расположение пакета ротора относительно оси вращения - вращающийся эксцентриситет ротора).
4. Выявление процесса нарушения симметрии магнитного потока, выражающегося через генерацию составляющих спектра на частоте скольжения (наличие межвитковых замыканий в обмотке ротора).
5. Глубина модуляции спектра огибающей вибросигнала в области частот, генерируемых пульсацией магнитного потока из-за периодического изменения электромагнитных сил в воздушном зазоре между ротором и статором по причине наличия эксцентриситета или отклонения геометрических параметров статора/ротора.
6. Тангенциальные колебания статора, сопровождающиеся ростом гармонической активности на частотах 2^с ± ^/3, свидетельствующие о нарушение симметрии фаз вследствие неравномерного распределения сопротивления обмоток по фазам.
7. Преобладающий рост первой и шестой гармоники гармонического ряда к в тангенциальном направлении измерений, свидетельствующий о тепловой неуравновешенности ротора из-за межвитковых замыканий обмоток в результате воздействия влаги, грязи или нарушений технологии монтажа/сборки.
Анализ данных, полученных в рамках проведения процедуры экспертизы промышленной безопасности буровых станков, позволяет заявлять о необходимости реализации принципов комплексного подхода к диагностике энерго-ме-ханического оборудования горных машин. Кроме того, удалось дать обоснование применению конкретных наборов диагностических методологий в зависимости от типа обследуемого оборудования и режимов его работы. Основу такого подхода, как правило, составляют результаты спектрального анализа, анализа огибающей и эксцесс 10, 11].
Использование других диагностических методологий, таких как вейвлет-преобразо-вание, анализ кепстра, ударные импульсы и т.д., применяется в рамках комплексного диагностического подхода только тогда, когда появляется необходимость дополнительно подтвердить полученные ранее результаты [12]. Таким образом, на данном этапе исследований при создании единых диагностических крите-
Рисунок 2 - Множественные дефекты подшипника гидромотора вращателя на буровой установке DML-LP
Figure 2 - Bearing multiple defects of the DML-LP drilling rig hydraulic motor rotator
риев для диагностики бурового оборудования, в первую очередь, использовались результаты формализации признаков, относящихся к базовым методам, которые с достаточным успехом могут использоваться для оценки технического состояния обследуемого оборудования. Кроме того, проведенные исследования в области совершенствования методологии нормирования параметров механических колебаний позволили обобщить результаты статистических данных по параметрам вибрации и осуществить разработку спектральных масок для оборудования дизель-гидравлических буровых установок серии DML, а также обосновать целесообразность проведения мониторинга технического состояния бурового оборудования и открыть дополнительные возможности для осуществления прогнозирования изменения величины остаточного ресурса, что нашло свое отражение в рамках разработанных рекомендаций по осуществлению вибромониторинга буровых установок, принятых к внедрению на одном из угольных предприятий Кузбасса.
Для каждого из элементов энерго-механи-ческого оборудования должен быть разработан свой уникальный единый критерий, учитывающий все аспекты специфики конструкции, особенности эксплуатации и диагностирования того или иного узла или элемента, и первым этапом разработки таких критериев является очистка спектра от так называемых «лишних» гармоник. Алгоритмы клиппирования, использованные при разработке единых критериев оценки, были апробированы на объектах с неявными максимумами оборотных и основаны на процедуре уточнения оборотной частоты вращения по принципу поиска в низкочастотной области спектра отдельных составляющих с максимальными амплитудами [8].
Количество разработанных процедур клиппирования совпадает с числом возможных дефектов диагностируемого бурового оборудования, что обусловлено тем фактом, что каждая
Рисунок 3 - Дисбаланс ротора электродвигателя силовой установки бурового станка СБШ-250 МНА-32 Figure 3 - SBSH-250 MNA-32 drilling rig power unit electric motor rotor out-of-balance
из них основана на принципе удаления из спектра всех составляющих иной природы по сравнению с рассматриваемым в данный момент времени дефектом (например, при разработке алгоритма создания единого диагностического критерия для выявления дефектов подшипников качения из спектра необходимо удалить все гармонические составляющие, природа возникновения которых вызвана другими причинами: нарушением жесткости системы, нарушением соосности валов, дефектами зубчатых передач, дефектами соединительных муфт, неуравновешенностью вращающихся деталей, дефектами электрической природы и т.д). В основу алгоритма создания единых диагностических критериев проложен набор процедур скаляризации, при помощи которых осуществляется замена множества векторов диагностических признаков на набор скалярных величин [8, 13 с использованием принципов пошагового распределения объектов на группы по степени развития дефектов энергомеханического оборудования.
Одним из важнейших преимуществ создаваемых единых диагностических критериев является возможность их использования при создании условий для внедрения на предприятиях угольной отрасли системы обслуживания горной техники по ее фактическому состоянию. Такие критерии могут быть применены для выполнения эффективной оценки фактического состояния сложных механических систем и использоваться в качестве моделируемых параметров при разработке прогностических дегра-дационных моделей [14-16]. Использование предложенных алгоритмов создания единых диагностических критериев оценки технического состояния буровой техники в рамках внедрения элементов системы обслуживания горной техники по ее фактическому техническому состоянию позволит снизить количество аварийных простоев технологического оборудования, свести к минимуму затраты на техническое обслужива-
ние и ремонт, а также логистические издержки промышленных предприятий, повысить в целом
безопасность проведения буровых работ в условиях промышленной добычи полезных ископаемых открытым способом.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гольдин А. С. Вибрация роторных машин. М.: Машиностроение, 1999. 344 с.
2. Tse P., Peng Y., Yam R. Wavelet Analysis and Envelope Detection For Rolling Element Bearing Fault Diagnosis—Their Effectiveness and Flexibilities. Journal of Vibration and Acoustics. 2001. Vol. 123. Pp 303-310. DOI: 10.1115/1.1379745.
3. Ещеркин П.В. Разработка методики диагностирования и прогнозирования технического состояния дизель-гидравлических буровых станков. Автореф. дисс. канд. техн. наук. Кемерово, 2012 год. 18 с.
4. Bently D.E., Hatch C.T. "Fundamentals of rotating Machinery Diagnostics", Bently Pressurized Press, 2002, P.726.
5. Герике Б.Л., Герике П.Б. Диагностика технического состояния преобразовательных агрегатов экскаваторов типа драглайн // Вестник КузГТУ. 2014. № 4. С. 16-19.
6. S. Delvecchio, G. DElia, E. Mucchi, G. Dalpiaz, Advanced signal processing tools for the vibratory surveillance of assembly faults in diesel engine cold tests, Journal of Vibration and Acoustics, April 2010, Vol. 132, Issue 2, 02100810, ISSN: 1048-9002, doi:10.1115/1.4000807
7. Кравченко В. М., Сидоров В. А., Буцукин В. В. Повреждения подшипников качения в результате износа // Горное оборудование и электромеханика. 2013. № 2. С. 45-47.
8. Сушко А. Е. Разработка специального математического и программного обеспечения для автоматизированной диагностики сложных систем. Дисс. ... канд. техн. наук. М.: МИФИ, 2007. 170 с.
9. Skeinik R., Petersen D. Automated fault detection via selective frequency band alarming in PC-based predictive maintenance systems. CSI, Knaxville, TN 37923, USA.
10. Ширман А.Р., Соловьев А.Б. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования. Москва, 1996. 276 с.
11. Неразрушающий контроль: Справочник: В 7 т. / Под общ. ред. В. В. Клюева. Т. 7: В 2 кн. Кн. 2: Ф.Я. Балицкий [и др.] Вибродиагностика. М.: Машиностроение, 2005. - 829 с.: ил
12. Лукьянов А.В. Классификатор вибродиагностических признаков дефектов роторных машин. Иркутск: Издательство ИрГТУ, 1999. 230 с.
13. Герике П.Б. Виброанализ тяговых и подъемных лебедок экскаваторов-драглайнов // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2017. № S38. С. 344-349.
14. Краковский Ю. М. Математические и программные средства оценки технического состояния оборудования. Новосибирск: Наука, 2006. 227 с.
15. Rudloff L., Arghir M., Bonneau O., Guingo S., Chemla G., Renard E., "Experimental Analysis of the Dynamic Characteristics of A Hybrid Aerostatic Bearing" Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, vol. 134(18) -2012
16. Проблемы безопасности и новые технологии подземной разработки угольных месторождений / В.И. Клишин [и др.]. Новосибирск, 2011. 524 с.
REFERENCES
1. Goldin, A. S. (1999). Vibratsiia rotornykh mashin [Vibration of rotary machines]. Moscow: Mashinostroenie [in Russian].
2. Tse P., Peng Y., Yam R. Wavelet Analysis and Envelope Detection For Rolling Element Bearing Fault Diagnosis—Their Effectiveness and Flexibilities. Journal of Vibration and Acoustics. 2001. Vol. 123. Pp 303-310. DOI: 10.1115/1.1379745. [in English].
3. Eshcherkin, P.V. (2012). Razrabotka metodiki diagnostirovaniya i prognozirovaniia tekhnicheskogo sostoianiia dizel-gidravlicheskikh burovykh stankov [Technique development of diagnosis and prediction of diesel-hydraulic drilling rigs technical condition]. Extended abstract of candidate's thesis, Kemerovo [in Russian].
4. Bently, D.E., Hatch, C.T. "Fundamentals of rotating Machinery Diagnostics", Bently Pressurized Press, 2002, P.726. [in English].
5. Gericke, P.B. (2014). Diagnostika tekhnicheskogo sostoiania preobrazovatelnykh agregatov ekskavatorov tipa draglain [Diagnostics of the technical condition of converter units of dragline-type excavators]. Vestnik KuzGTU - KuzGTU Herald, 4, 16-19 [in Russian].
6. S. Delvecchio, G. DElia, E. Mucchi, G. Dalpiazro (2010). Advanced signal processing tools for the vibratory surveillance of assembly faults in diesel engine cold tests, Journal of Vibration and Acoustics, April 2010, Vol. 132, Issue 2, 02100810, ISSN: 1048-9002, doi:10.1115/1.4000807 [in English].
7. Kravchenko, V.M., Sidorov, V.A., & Butsukin V.V. (2013). [Rolling bearing damage due to wear]. Gornoe oborudovanie i elektromekhanika - Mining equipment and electrical engineering, 2, 45-47 [in Russian].
8. Sushko, A.E. (2007). Razrabotka spetsialnogo matematicheskogo i programmnogo obespecheniia dlia avtomatizirovannoi diagnostiki slozhnykh sistem [Special mathematical software development for complex systems automated diagnosis]. Candidate's thesis. Moscow [in Russian].
9. Skeinik R., Petersen D. Automated fault detection via selective frequency band alarming in PC-based predictive maintenance systems. CSI, Knaxville, TN 37923, USA [in English].
10. Shirman, A.R., & Solov'ev A.B. (1996). Prakticheskaia vibrodiagnostika i monitoring sostoianiia mekhanicheskogo oborudovaniia [The practical vibration-based diagnostics and mechanical equipment monitoring] Moscow: Spectrum engineering Publishers [in Russian].
11. Balitsky, F.Ya. et al. (2005). Nerazrushayushchii kontrol: spravochnik. V 7 tomakh [Non-destructive testing: Handbook. In 7 Vol. V.7]. Moscow: Mashinostroenie [in Russian].
12. Lukianov, A.V.(1999). Klassifikator vibrodiagnosticheskikh priznakov defektov rotornykh mashin [The classifier of rotary
machine defects vibrodiagnostic symptoms]. Irkutsk: IrGTU [in Russian].
13. Gericke, P.B. (2017). Vibroanaliz tiagovykh i podiomnykh lebedok ekskavatorov-draglainov [Vibroanalysis of haulage and hoist mechanisms of dragline excavators]. Gornyj informacionno-analiticheskij biulleten - Mining Informational Analytical Bulletin, S38, 344-349. [in Russian].
14. Krakovskiy, Yu. M. (2006). Matematicheskie i programmnye sredstva otsenki tekhnicheskogo sostoyaniia oborudovaniya [Mathematical and software evaluation of equipment technical condition]. Novosibirsk: Nauka, [in Russian].
15. Rudloff L., Arghir M., Bonneau O., Guingo S., Chemla G., Renard E., (2012). "Experimental Analysis of the Dynamic Characteristics of A Hybrid Aerostatic Bearing", Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, vol. 134(18) [in English],
16. Klishin, V.I., Zvorygin, L.V., Lebedev, A.V., & Savchenko, A.V. (2011). Problemy bezopasnosti i novye tekhnologii podzemnoi razrabotki ugolnykh mestorozhdeniy [Problems of safety and new technologies of underground coal mining], Novosibirsk: [in Russian],
СИСТЕМА ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
Автоматизированный модульный комплекс экологического мониторинга для контроля параметров атмосферы и загрязняющих веществ
Компактность
Модульность - до 50 показателей Нейросети
Быстрота конфигурации Онлайн, в режиме реального времени
Низкое энергопотребление Российское собственное производство
Автоматические отчеты о выбросах Цена
Открытая API для сторонних разработчиков ПО и датчиков Интегрируется с системами охраны труда и промбезопасности на производствах Может является элементом глобальной системы поддержки принятия управленческих решений
«ВостЭКО и Горный-ЦОТ»
INDSAFE.RU
I Л?
