CC BY
173. Brooks, F., Design for Design. Essays from a Computer Scientist. - New York: Addison-Wesley, 2010. - 534 pp.
4. Борн, Денис . Первый в мире плавучий ветряк уже в работе /The world's first floating wind turbine already in the works/ 10.09.2009 http://www.3dnews.ru/579456.
5. Ветровые плавающие электростанции Hywind /Floating wind electric power plants Hywind/ http://www.sciencedebate2008.com/floating-power-plants.
6. Энергетическая концепция Германии - 2050 / Energy Concept of Germany -2050/. Часть 3. 13.10.2012 Перевод с немецкого специально для «Exrus.eu» Карины Аскеровой http HYPERLINK "http://ru.exrus.eu/Energeticheskaya-
kontseptsiya-Germanii-2050-Chast-3-id5079b21b6ccc199c6900148d"HYPERLINK "http://ru.exrus.eu/Energeticheskaya-kontseptsiya-Germanii-2050-Chast-3.
УДК 333.72
doi:10.18720/SPBPU/2/id21-95
Афанасьева Ольга Владимировна,
доцент, канд. техн. наук, доцент
ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ ВИБРАЦИИ ДВИГАТЕЛЯ МЕТОДАМИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
Россия, Санкт-Петербург, ФГБОУВО «Санкт-Петербургский горный университет, afanaseva_ov@pers.spmi.ru
Аннотация. Методы системного анализа эффективно используются при решении широкого класса проблем. В статье приводятся результаты применения системного подхода при исследовании вибрационных процессов в двигателях внутреннего сгорания. Применение кластерного анализа позволило повысить точность вычисления коэффициентов в критериальном уравнении, положенном в основу методики вибродиагностирования двигателя. Представлен пример кластеризации при помощи пакета прикладных программ STATGRAPHICS PlusforWindows.
Ключевые слова: кластерный анализ, двигатель внутреннего сгорания, крите-ральное уравнение, вибрация.
Olga V. Afanaseva, Assoc. Prof., Ph.D
IMPROVING THE PRECISION OF ENGINE VIBRATION STUDIES BY SYSTEM ANALYSIS METHODS
Russian Federation, Saint-Petersburg Mining University, afanaseva_ov@pers.spmi.ru
Abstract. Systems analysis methods are effectively used to solve a wide class of problems. The article presents the results of the systematic approach application in the study of vibration processes in internal combustion engines. The use of cluster analysis made it possible to increase the coefficients calculating accuracy in the criterion equation, which
was the basis for the vibration diagnostics technique. An example of clustering using the STATGRAPHICS PlusforWindows application package is presented.
Keywords cluster analysis, internal combustion engine, criterion equation, vibration.
Введение
Известно, что для всестороннего исследования любой проблемы необходимо использовать системный подход [4, 5]. Методы системного анализа успешно применяются для изучения процессов, происходящих в системах различной природы (технических, экономических и социальных) [1, 10].
Во всех исследованиях, чтобы выдвинуть конкретные, обоснованные предположения о состоянии исследуемых процессов, используются различные методы системного анализа, по результатам которых можно сделать рациональный и обдуманный выбор решения данной проблемы [2, 9].
1.1. Описание предметной области
Одним их примеров успешного применения системного подхода являются результаты исследования проблемы, связанной с анализом уровня вибрации судовых механизмов, например двигателей внутреннего сгорания [6, 12]. В работе [3] приведены результаты построения критериального уровнения, положенного в основу метода, позволяющего на работающем дизеле по значениям виброскорости определять величину зазора в трибосопряжении втулка цилиндра - тронк поршня. Метод вибродиагностирования ДВС, позволяет определять величину диаметрального зазора между втулкой цилиндра и тронком поршня, рассчитывать текущую скорость изнашивания деталей цилиндропоршневой группы, более обоснованно выбирать периодичность технических обслуживаний и ремонтов ДВС [3, 13]. Коэффициенты в критериальном уравнении определялись на основе данных о средних уровнях виброскорости на лапах 24 типов дизелей на частотах от 63 до 8000 Гц [3], при этом разбиение дизелей на группы проводилось по номинальной частоте вращения коленчатого вала.
Известно, что при оценке функциональной однородности сравниваемых типов двигателей, часто используются методы, основанные на анализе динамических сгущений (для случаев одномерного сравнения) и многомерной иерархической классификации [8].
Для разбиения множества объектов на заданное или неизвестное число классов на основании некоторого критерия качества классификации целесообразно использовать кластерный анализ [7, 11]. Алгоритмы кластерного анализа отличаются большим разнообразием, причём боль-
шинство из них состоит из двух этапов: задание начального (возможно, искусственное или даже произвольное), напр., табл. 1
Таблица 2
Основные характеристики наиболее распространённых ДВС речного флота
Марка и характеристика двигателя Ив, кВт п, -1 мин Рв. МПа Рг. МПа N н г, м Н.м БсгЬ, Н.м
6ЧРПН 36/45 (Г60) 662 378 0.77 6.9 52900 0.0003 34500 119600
8КУБ36 220 360 0.56 5.1 17100 0.0002 13610 119600
8КУБ36Л 309 378 0.76 6.3 23210 0.0004 13610 81780
8КУБ48Л 736 378 0.76 5.9 41260 0.0003 34500 94670
8КУБ48 493 350 0.55 5.1 29860 0.0004 17660 81780
6КУБ48ЛИ 486 340 0.76 5.5 41260 0.0003 41870 124400
6КУБ48 368 350 0.54 5.1 29310 0.0004 41870 108800
6ЧРПН 36/45 (Г-70-5) 736 350 0.92 7.4 63210 0.0003 34500 165500
8КУБ36 294 500 0.54 5.1 16490 0.0002 13610 81780
6Ь278Яг 276 500 0.52 5.1 20850 0.0003 7452 34500
6Ь278РК 515 600 0.82 6.9 13570 0.0003 7452 34500
6ЧНСП 25/34 341.2 500 0.79 6.9 26180 0.0002 70110 276000
6ЧНП 25/34 220 500 0.53 5.7 17560 0.0005 70110 276000
8ЧНСП 18/22 220.8 780 0.82 7.4 14080 0.0005 2208 17660
6ЧНСП 18/22 165.6 780 0.79 7.1 13570 0.0004 10220 22460
6ЧСП 18/22 110 780 0.53 5.6 9104 0.0004 7452 15550
6КУБ26 132.4 780 0.54 5.9 9275 0.0004 22460 41870
6Ь160РК8 140 780 0.82 7.4 11130 0.0003 9621 13610
6ЧСПН 12/14 92 1700 0.69 7.3 5268 0.0003 2208 34500
6ЧСП 12/14 (К-461-1) 59 1500 0.54 5.9 4122 0.0004 2813 34500
12ЧСП 15/18 (3Д12Н) 220.8 1500 0.5 7.4 5964 0.0002 2813 50200
12ЧСП 15/18 (3Д12) 220.8 1500 0.45 7.4 5368 0.0002 1885 41870
6ЧСПН 15/18 173.6 1500 0.72 7.8 8588 0.0002 13610 41870
6ЧСПН 15/18 (3Д6Н) 110.4 1000 0.69 7.8 8230 0.0003 59620 10220
И разбиения множества объектов на классы и определение математического критерия качества автоматической классификации; переме-
щение объектов из класса в класс до тех пор, пока значение критерия не перестанет улучшаться (рис.1).
Анализ конструктивных и эксплуатационных характеристик исследуемых двигателей
Оценка функциональной однородности сравниваемых двигателей
Выбор математической базы сравнения
Сравнение показателей исследуемого двигателя с показателями базы сравнения
Формирование итогового кортежа предпочтения сравниваемых двигателей
Рис.1 Схема сравнения
Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим стадиям отбор выборки объектов для кластеризации; определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости нормализация значений переменных; вычисление значения меры сходства между объектами; применение метода кластерного анализа для создания группы сходных объектов (кластеров); представление результатов анализа [8].
На рисунке 2 представлены результаты исследования и дендро-грамма, объединяющая все исследуемый объекты в один кластер, исследование проводилось при помощи пакета прикладных программ STAT-GRAPHICS PlusforWmdows.
Рис. 2. Дендограмма и результаты исследования 24 двигателей внутреннего сгорания.
Применение кластерного анализа позволило определять коэффициенты в критериальном уравнении индивидуально для каждого типа дизеля с учётом степени его форсированности. Расчет коэффициентов в критериальном уравнении [3] выполненный для дизелей отнесённых к своему кластеру, показал, что точность вычисления увеличилась на 2% по сравнению с исследованиями двигателей внутреннего сгорания разбитых на 4 кластера: 1 группа: 300 < n <500, 2 группа: 500 < n <750, 3 группа: 750 < n <1500, 4 группа: n >1500. Погрешность в определении вибрационных параметров дизелей практически полностью определяется погрешностью измерений.
Заключение
Таким образом, применение метода кластерного анализа позволило установить, что метод вибродиагностирования дизеля, в основу которого положено критериальное уравнение [3], позволяет определять величину диаметрального зазора между втулкой цилиндра и тронком поршня, рассчитывать текущую скорость изнашивания деталей цилиндропоршневой группы с погрешностью вычисления виброскорости, колеблющейся от 3 до 5%. Что даёт возможность более обоснованно выбирать периодичность технических обслуживаний и ремонтов дизелей.
Список литературы
1. Asadulagi M.M., Pervukhin D.A. Stochastic control system of hydrodynamic processes in aquifers // Innovation-Based Development of the Mineral Resources Sector: Challenges and Prospects - 11th conference of the Russian-German Raw Materials, 2018this link is disabled. -2019. - pp. 175-185.
2. Afanasyev M.P. Simulation of the Centrifugal Compressor Flow Part of the Internal Combustion Engine to Determine Areas of Non-Evaporated Moisture Effective Discharge during Charge Air Evaporative Cooling / IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - 2020. -459 (2). - № 022053.
3. Bezyukov O. K., Afanas'eva O. V. Methods of evaluation of vibrational activity of power plants using the similarity theory and dimensional analysis, Russian Federation / Journal of Mining Institute. - 2015. - 213. - 36-46.
4. Volkova V.N., Kozlov V.N., Mager V.E., Chernenkaya L.V. Classification of methods and models in system analysis / PROCEEDINGS OF 2017 XX IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING AND MEASUREMENTS (SCM) . -2017. - PP. 183-186.
5. Volkova V.N., Kudryavtseva A.S., Loginova A.V., Chernyy Y.Y., Leonova A.E. System analysis of innovative technologies of the industrial revolutions / Proceedings of the 3rd International Conference Ergo-2018: Human Factors in Complex Technical Systems and Environments, Ergo 2018. 3. - 2018. - PP. 57-61.
6. Ershov D. Y. Evaluation of the vibration processes of mechanical systems at the stage of their design in mechanical engineering / Journal of Mining Institute, Russian Federation. - 2014. - 209. - PP 51-54.
7. Klyuchko O. M. Cluster analysis in biotechnology / BIOTECHNOLOGIA ACTA. -2017. - V. 10. - No 5. - PP. 5-18.
8. Kolesnichenko S. V., Afanas'eva O. V. (). Theoretical aspects of the technical level estimation of electrical engineering complexes / Journal of Mining Institute. -- 2018. - 230. -pp. 167-175.
9. Pervukhin D. A., Il'yushin Y. V. A parallel analysis of hydrolithospheric beds geo-data of Narzan mineral water Kislovodsk deposit / Journal of Mining Institute. - 2016. -221.- PP. 706-711.
10. Reshnyak V.I., Sokolov S.S., Chernyi S.G., Storchak T.V., Tihomirov Y.N. System aspect course of creation of information and analytical system of environmental monitoring and control / IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - 2017. - 87 (4). - № 042017.
11. Shishulin S.S. Methodology сomparative statistical analysis of Russian industry based on cluster analysis / Statistics and Economics. - 2017. - 3. - PP. 21-30.
12. Uvarov V. P., Alekseeva L. B. Internal elastically inertial vibration protection of rotari machines. - Journal of Mining Institute. - 2014. - 209. - PP. 96-98.
13. Zhukov V., Butsanets A., Sherban S., Igonin V., Monitoring systems of ship power plants during operation / Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2020. -982. - PP. 419-428.
УДК 631.363.25 doi:10.18720/SPBPU/2/id21-96
Керимов Мухтар Ахмиевич\
профессор, д-р техн. наук, профессор;
Керимов Мовсар Мухтарович ,
студент
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД В ПРОЕКТИРОВАНИИ ИЗМЕЛЬЧИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
1 Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный
аграрный университет, 1 martan-rs@yandex.ru
2
Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина),
ЬгШ;ш95ЬгШ;ш @ gmail.com
Аннотация. Для дальнейшего роста и развития в сфере сельского хозяйства необходимы разработки, способные снизить энергетические затраты на всех уровнях производства или сделать возможным получение большего объема продукции, не повышая затрат (материальных, экономических и др.).
Исследования в сфере мелкодисперсного измельчения показали, что у некоторых видов органического сырья при переработке не только повышается усвояемость, что позволяет использовать их в меньшем количестве, но и то, что порошки приобре-
