RU2012126489A - Способ и система для диагностики компрессоров - Google Patents

Способ и система для диагностики компрессоров Download PDF

Info

Publication number
RU2012126489A
RU2012126489A RU2012126489/08A RU2012126489A RU2012126489A RU 2012126489 A RU2012126489 A RU 2012126489A RU 2012126489/08 A RU2012126489/08 A RU 2012126489/08A RU 2012126489 A RU2012126489 A RU 2012126489A RU 2012126489 A RU2012126489 A RU 2012126489A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
vector
compressor
anomalies
parameters
fuzzy
Prior art date
Application number
RU2012126489/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Пьеро Патроне БОНИССОНЕ
Сяо Ху
Давид БЬЯНУЧЧИ
Лоренцо САЛУСТИ
Алессио ФАБРИ
Фэн СЮЭ
Висванат АВАСАРАЛА
Джанни МОКИ
Альберто ПЬЕРИ
Original Assignee
Нуово Пиньоне С.п.А.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Нуово Пиньоне С.п.А. filed Critical Нуово Пиньоне С.п.А.
Publication of RU2012126489A publication Critical patent/RU2012126489A/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G05B23/0278Qualitative, e.g. if-then rules; Fuzzy logic; Lookup tables; Symptomatic search; FMEA
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Air Blowers (AREA)
  • Structures Of Non-Positive Displacement Pumps (AREA)

Abstract

1. Способ диагностики компрессора, включающий:формирование вектора характеристик компрессора, при этом вектор характеристик компрессора включает компоненты, описывающие состояния различных частей компрессора;определение, на основе нечетких ограничений, агрегированного вектора аномалий, соответствующего упомянутому вектору характеристик;задание правил для заранее заданного списка возможных состояний отказа/ошибки компрессора;вычисление меры подтверждения между упомянутым агрегированным вектором аномалий и упомянутыми правилами иидентификацию состояния отказа/ошибки компрессора на основе результата упомянутой меры подтверждения.2. Способ по п.1, в котором упомянутый шаг формирования вектора характеристик включает:измерение первого множества параметров компрессора иоценивание второго множества параметров компрессора на основе первого множества параметров,при этом упомянутый вектор характеристик включает часть первого множества параметров и второго множества параметров.3. Способ по п.1, в котором упомянутые различные части компрессора включают подшипники и ротор, а упомянутые состояния включают по меньшей мере одно из следующего: давление, температура, амплитуда, перепад давления, массовый или объемный расход или скорость ротора.4. Способ по п.1, также включающийзадание упомянутых нечетких ограничений для отклонений компонентов вектора характеристик от опорных значений, при этом упомянутые нечеткие ограничения представляют собой пороги, которые непрерывно изменяются от низкого значения до высокого.5. Способ по п.4, в котором по меньшей мере одно упомянутое нечеткое ограничение задают с помо�

Claims (10)

1. Способ диагностики компрессора, включающий:
формирование вектора характеристик компрессора, при этом вектор характеристик компрессора включает компоненты, описывающие состояния различных частей компрессора;
определение, на основе нечетких ограничений, агрегированного вектора аномалий, соответствующего упомянутому вектору характеристик;
задание правил для заранее заданного списка возможных состояний отказа/ошибки компрессора;
вычисление меры подтверждения между упомянутым агрегированным вектором аномалий и упомянутыми правилами и
идентификацию состояния отказа/ошибки компрессора на основе результата упомянутой меры подтверждения.
2. Способ по п.1, в котором упомянутый шаг формирования вектора характеристик включает:
измерение первого множества параметров компрессора и
оценивание второго множества параметров компрессора на основе первого множества параметров,
при этом упомянутый вектор характеристик включает часть первого множества параметров и второго множества параметров.
3. Способ по п.1, в котором упомянутые различные части компрессора включают подшипники и ротор, а упомянутые состояния включают по меньшей мере одно из следующего: давление, температура, амплитуда, перепад давления, массовый или объемный расход или скорость ротора.
4. Способ по п.1, также включающий
задание упомянутых нечетких ограничений для отклонений компонентов вектора характеристик от опорных значений, при этом упомянутые нечеткие ограничения представляют собой пороги, которые непрерывно изменяются от низкого значения до высокого.
5. Способ по п.4, в котором по меньшей мере одно упомянутое нечеткое ограничение задают с помощью значения оповещения и значения риска, при этом значение оповещения указывает на то, что соответствующий параметр необходимо контролировать, так как высока вероятность возникновения аномалии, а значение риска указывает на то, что аномалия уже возникла.
6. Способ по п.1, в котором упомянутый шаг определения агрегированного вектора аномалий включает:
прием значений компонентов вектора характеристик в течение заранее заданного временного окна;
применение упомянутых нечетких ограничений к компонентам упомянутого вектора характеристик для определения соответствующих мгновенных аномалий в конкретные моменты времени в течение упомянутого заранее заданного временного окна и
агрегацию соответствующих мгновенных аномалий для формирования агрегированного вектора аномалий для всего упомянутого заранее заданного временного окна и для всех компонентов упомянутого вектора характеристик.
7. Способ по п.1, в котором упомянутый шаг вычисления включает:
деление каждого правила на подправила;
вычисление скалярного произведения каждого подправила на упомянутый агрегированный вектор аномалий и
определение процентного значения, указывающего на состояние отказа/ошибки компрессора, на основе вычисленных скалярных произведений, формирующих упомянутую меру подтверждения.
8. Способ по п.7, также включающий
использование меры С подтверждения между каждым правилом и упомянутым агрегированным вектором аномалий, причем меру С определяют как:
Figure 00000001
,
где А - агрегированный вектор аномалий, Yi представляет состояние отказа/ошибки; Xi - представляет правило "i"; wh, wm, wl, и wic - весовые коэффициенты,
Figure 00000002
,
Figure 00000003
,
Figure 00000004
и
Figure 00000005
- подправила правила Xi.
9. Способ по п.1, в котором упомянутый шаг идентификации включает
вычисление меры R опровергающего доказательства, которая количественно выражает объем доказательства, недостающего для состояния отказа/ошибки.
10. Система для диагностики компрессора, включающая:
интерфейс, сконфигурированный для приема данных измерений, относящихся к компрессору, и
процессор, сконфигурированный для приема упомянутых данных измерений и
формирования вектора характеристик компрессора на основе упомянутых данных измерений, при этом упомянутый вектор характеристик компрессора включает компоненты, описывающие состояния различных частей компрессора,
определения, на основе нечетких ограничений, агрегированного вектора аномалий, соответствующего упомянутому вектору характеристик,
получения правил для заранее заданного списка возможных состояний отказа/ошибки компрессора,
вычисления меры подтверждения между упомянутым агрегированным вектором аномалий и упомянутыми правилами и
идентификации состояния отказа/ошибки компрессора на основе результата упомянутой меры подтверждения.
RU2012126489/08A 2009-12-19 2010-11-05 Способ и система для диагностики компрессоров RU2012126489A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
ITCO2009A000068A IT1397489B1 (it) 2009-12-19 2009-12-19 Metodo e sistema per diagnosticare compressori.
ITCO2009A000068 2009-12-19
PCT/US2010/055610 WO2011075233A1 (en) 2009-12-19 2010-11-05 Method and system for diagnosing compressors

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2012126489A true RU2012126489A (ru) 2014-01-27

Family

ID=42371484

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012126489/08A RU2012126489A (ru) 2009-12-19 2010-11-05 Способ и система для диагностики компрессоров

Country Status (12)

Country Link
US (1) US9709980B2 (ru)
EP (1) EP2513730A1 (ru)
JP (1) JP5868331B2 (ru)
KR (1) KR101776350B1 (ru)
CN (1) CN102763047B (ru)
AU (1) AU2010332200B2 (ru)
BR (1) BR112012015092A2 (ru)
CA (1) CA2784371A1 (ru)
IT (1) IT1397489B1 (ru)
MX (1) MX2012007155A (ru)
RU (1) RU2012126489A (ru)
WO (1) WO2011075233A1 (ru)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ITCO20120008A1 (it) 2012-03-01 2013-09-02 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
CN102789529B (zh) * 2012-07-16 2015-05-06 华为技术有限公司 故障预测方法、装置、系统和设备
US9256687B2 (en) * 2013-06-28 2016-02-09 International Business Machines Corporation Augmenting search results with interactive search matrix
US10371285B2 (en) * 2015-10-27 2019-08-06 Dresser, Llc Predicting maintenance requirements for a valve assembly
JP6835757B2 (ja) * 2017-03-17 2021-02-24 株式会社荏原製作所 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び基板処理装置
EP3597916A4 (en) 2017-03-17 2021-01-06 Ebara Corporation INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING SYSTEM, INFORMATION PROCESSING PROCESS, PROGRAM, SUBSTRATE PROCESSING DEVICE, BASELINE DATA DETERMINATION DEVICE AND BASELINE DATA DETERMINATION PROCESS
JP7119827B2 (ja) * 2018-09-21 2022-08-17 トヨタ自動車株式会社 異常診断方法、異常診断装置及びプログラム
EP3627263B8 (en) * 2018-09-24 2021-11-17 ABB Schweiz AG System and methods monitoring the technical status of technical equipment

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4385768A (en) 1979-07-19 1983-05-31 Rotoflow Corporation, Inc. Shaft mounting device and method
GB2098674B (en) 1981-05-20 1985-03-20 Rotoflow Corp Shaft mounting device and method
US5352272A (en) 1991-01-30 1994-10-04 The Dow Chemical Company Gas separations utilizing glassy polymer membranes at sub-ambient temperatures
US5203179A (en) 1992-03-04 1993-04-20 Ecoair Corporation Control system for an air conditioning/refrigeration system
US5437539A (en) 1992-07-22 1995-08-01 Massachusetts Institute Of Technology Apparatus for the dynamic control of rotating stall and surge in turbo machines and the like
AU9487998A (en) 1997-09-19 1999-04-12 Baker Hughes Incorporated Method and apparatus for monitoring, controlling and operating rotary drum filters
IL135843A0 (en) 2000-04-28 2001-05-20 Ende Michael Method for production of enhanced traceable and immunising drinking water and other liquids and gases, and devices for use thereof
JP4105852B2 (ja) 2001-05-08 2008-06-25 株式会社日立製作所 発電設備の遠隔損傷診断システム
US7797062B2 (en) * 2001-08-10 2010-09-14 Rockwell Automation Technologies, Inc. System and method for dynamic multi-objective optimization of machine selection, integration and utilization
US6748304B2 (en) 2002-08-16 2004-06-08 Honeywell International Inc. Method and apparatus for improving fault isolation
EP1604451A1 (en) 2003-03-03 2005-12-14 Abb Ab Device and method to monitor an apparatus
JP2005309616A (ja) * 2004-04-19 2005-11-04 Mitsubishi Electric Corp 設備機器故障診断システム及び故障診断ルール作成方法
US8620519B2 (en) 2005-04-18 2013-12-31 Honeywell International Inc. Kernel-based fault detection system and method
US20070193721A1 (en) 2006-02-21 2007-08-23 Tilton Donald E Automated Venting and Refilling of Multiple Liquid Cooling Systems
US7328128B2 (en) * 2006-02-22 2008-02-05 General Electric Company Method, system, and computer program product for performing prognosis and asset management services
US8771891B2 (en) 2006-08-15 2014-07-08 GM Global Technology Operations LLC Diagnostic system for unbalanced motor shafts for high speed compressor
RU2364911C2 (ru) 2007-07-30 2009-08-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина)" Способ диагностирования преддефектного состояния технического объекта
CA2695450C (en) * 2007-08-03 2016-10-18 Smartsignal Corporation Fuzzy classification approach to fault pattern matching
US7756678B2 (en) * 2008-05-29 2010-07-13 General Electric Company System and method for advanced condition monitoring of an asset system
US8862250B2 (en) * 2010-05-07 2014-10-14 Exxonmobil Research And Engineering Company Integrated expert system for identifying abnormal events in an industrial plant

Also Published As

Publication number Publication date
KR101776350B1 (ko) 2017-09-07
CN102763047A (zh) 2012-10-31
EP2513730A1 (en) 2012-10-24
JP5868331B2 (ja) 2016-02-24
BR112012015092A2 (pt) 2016-03-29
ITCO20090068A1 (it) 2011-06-20
US20130211785A1 (en) 2013-08-15
MX2012007155A (es) 2012-09-07
CA2784371A1 (en) 2011-06-23
US9709980B2 (en) 2017-07-18
KR20120106828A (ko) 2012-09-26
JP2013515187A (ja) 2013-05-02
IT1397489B1 (it) 2013-01-16
CN102763047B (zh) 2016-01-20
AU2010332200A1 (en) 2012-07-12
WO2011075233A1 (en) 2011-06-23
AU2010332200B2 (en) 2016-06-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012126489A (ru) Способ и система для диагностики компрессоров
CN203366063U (zh) 过程控制设备和过程控制系统
JP6141235B2 (ja) 時系列データにおける異常を検出する方法
US20080033693A1 (en) Diagnostic device for use in process control system
WO2017169849A1 (ja) バルブ診断方法及びバルブ診断装置
US11488034B2 (en) State analysis apparatus, state analysis method, and program
CN110134571A (zh) 旋转型机械设备健康状态监测方法及装置
US11501106B2 (en) Anomaly factor estimation device, anomaly factor estimation method, and storage medium
KR20170053692A (ko) 커널 회귀 모델의 앙상블을 위한 장치 및 방법
RU2013146711A (ru) Обнаружение ухудшения характеристик датчика, реализованное в передатчике
EP2853972A3 (en) Device and method for detection and/or diagnosis of faults in a process, equipment and sensors
US8355879B2 (en) Trending of vibration data taking into account torque effect
CN113821938B (zh) 一种互感器计量误差状态短期预测方法及装置
CN110398384A (zh) 旋转机械的机器健康监测
US11702922B2 (en) Optimization of drilling operations using drilling cones
JP6398383B2 (ja) 異常診断装置
CN104713730B (zh) 一种根据振动信号确定飞机发动机退化率的方法
Wang et al. Fatigue crack prognosis using Bayesian probabilistic modelling
CN105241589A (zh) 一种机器人手臂应变测试数据处理方法
CN117171366B (zh) 用于电网调度运行态势的知识图谱构建方法及系统
CN113898334A (zh) 一种抽油机井多功能综合测试仪参数智能分析方法及系统
JP6459345B2 (ja) 変動データ管理システム及びその特異性検出方法
JP4049331B2 (ja) 診断対象物の評価方法および評価装置
RU2511773C1 (ru) Способ диагностики колебаний рабочего колеса турбомашины
CN114165430B (en) Edge-computing-based computer pump health monitoring method, system, equipment and medium