Аннотация результатов, полученных в 2022 году
1) Проведен анализ современных методов и средств идентификации дефектов промышленного оборудования. Выполнен детальный литературный обзор научно-технической литературы, регламентирующих нормативных документов, включая сравнительный анализ отечественного и зарубежного опыта по решению подобных задач за последние десятилетия. Рассмотрены аспекты становления и развития методов вибродиагностики. Изучены работы научных деятелей, внесших наибольший вклад в становление отрасли диагностики. Проведен анализ существующих методов обнаружения дефектов оборудования и обозначены наиболее перспективные направления развития безотказной работы роторных машин. 2) Выполнены разработка и решение математической модели колебаний промышленного оборудования под действием нескольких источников возбуждения, позволяющей связать в единое напряженно-деформированное состояние, источники возбуждения с тензометрическими и вибрационными параметрами. Разработанный метод учитывает и сопоставляет местоположения дефекта (источника возбуждения), частоты вибрации, интенсивности колебаний и фаз колебаний. Разработанный метод позволит производить обнаружение и идентификацию дефектов, а также в целом оценивать техническое состояние более полно, чем аналогичные способы диагностики, поскольку по косвенным признакам позволяет определить геометрические местоположение дефекта в пространстве. 3) В рамках предложенного метода разработан алгоритм определения пространственных координат дефектов со стационарными параметрами в зависимости от тензометрического сигнала в заданных точках. Согласно алгоритму сигнал о силах в опорах, измеренный тензодатчиками, преобразуется в частотный спектр с использованием преобразования Фурье. Разработана математическая модель, которая определяет точное положение источников колебаний на основе этой информации. 4) Выполнено компьютерное моделирование колебаний оборудования на опорах на примере насосного агрегата, проведен анализ определения амплитуд колебаний усилий в опорах, фаз и разницы фаз колебаний попарно в различных опорах. На синтезированных данных проведена апробация разрабатываемого метода. Получено численное решение уравнений по определению местоположения дефекта в зависимости от амплитуд и разницы фаз колебаний в различных опорах. 5) Разработан, спроектирован и изготовлен экспериментальный стенда для апробации созданного метода определения технического состояния оборудования. Также разработана электроника для измерения тензометрического сигнала в режиме реального времени. 6) Проведена апробация разработанного метода с применением изготовленного стенда с предварительно заданными дефектами. По результатам проведения обработки результатов экспериментальных данных, в том числе в результате статистической обработки, получено, что разработанный метод действительно позволяет определять местоположение дефектов в работающем оборудовании. Для различных дефектов определения местоположения дефекта происходит с точностью до порядка 1-2 см. 7) Разработан алгоритм определения пространственных координат дефектов с нестационарными параметрами в зависимости от тензометрического сигнала в заданных точках. 8) Разработан метод определения технического состояния и остаточного резервуара зданий и сооружений на примере резервуаров для хранения нефти с использованием данных непрерывной тензометрии для получения информации о фактическом отклонении стенки под нагрузкой.

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
1. Проведена разработка научно-методологического аппарата для метода анализа технического состояния промышленного оборудования с использованием анализа спектра фаз сигнала в заданных точках. Предлагаемый метод предназначен для дефектов, которые создают периодические колебания ударного характера. Используется анализ спектра фаз сигнала для определения местоположение дефекта. Также представлено уравнение для численного определения времени задержки сигнала. Зная время распространения сигнала в корпусе оборудования можно определить разницу в расстоянии до каждого из датчиков. Данный подход будет актуален для нового оборудования, для которого еще не наработана большая опытная база по его эксплуатации и не разработана детальная дефектная карта. Также метод позволит повысить достоверность диагностики уже существующего оборудования, что в целом позволит благоприятно влиять на его надежность. Также предложен алгоритм анализа работы нефтеперекачивающего оборудования по информации об его состоянии в режиме реального времени с применением алгоритмов кластеризации и поиска аномалии. Для достижения данной цели рассматривается применение методов машинного обучения для анализа параметров работы оборудования за определенный период времени для создания алгоритма обнаружения аномалий в данных, которые в данном случае будут признаками нештатной работы. Использовалась кластеризация на основе метода k-средних. Представленный метод позволяет идентифицировать штатные режимы работы, и для каждого режима определять пороговые значения по каждому из параметров работы. Это позволит обнаружить разрождающиеся дефекты и наступление аварийных ситуаций на более ранних стадиях, что в дальнейшем позволит снизить вероятность отказов работы оборудования и обеспечить более надежный трубопроводный транспорт углеводородов. 2. Разработан экспериментальный стенд для апробации метода локализация дефектов перекачивающего оборудования с использованием анализа спектра фаз сигнала в заданных точках. Экспериментальный стенд моделирует динамическое воздействие от дефектов импульсного периодического характера (например, трещина в подшипнике, задевание лопаток статора и т.п.). Частота вращения двигателей, имитирующих работа оборудования, варьировалась в диапазоне 15-45 Гц. В стенде установлено 4 тензодатчика, фиксирующие прибытие импульса до них с высокой скоростью. Разработана электронная плата для проведения измерений тензометрического сигнала в заданных точках, измерения уровня вибрации и оперативной передачи данных на компьютер. В электронную часть стенда входит микроконтроллер Teensy. В условиях эксперимента была использована наивысшая скорость считывания сигнала с датчиков, равная 9,5 мкс. Разработан алгоритм анализа работы нефтеперекачивающего оборудования по информации об его состоянии в режиме реального времени с применением алгоритмов кластеризации и поиска аномалии была разработка программа на языке Python. 3. Проведена апробация предлагаемой технологии по локализации дефектов перекачивающего оборудования с использованием анализа спектра фаз сигнала в заданных точках. В условиях экспериментального стенда получена погрешность определения местоположения 2 см (9% в условии эксперимента). 4. Проведены экспериментальные исследования по определению технического состояния и остаточного резервуара зданий и сооружений на примере резервуаров для хранения нефти с использованием данных непрерывной тензометрии. Проведена разработка теоретических основ метода по определению технического состояния резервуара по информации об отклонении положения стенки под действием нагрузки. Изготовлен экспериментальный стенд (модельный резервуар) для апробации созданного метода определения технического состояния и остаточного резервуара зданий и сооружений на основе использования данных непрерывной тензометрии с получением информации о фактическом отклонении стенки под нагрузкой. 5.Проведена верификация разрабатываемого метода определения технического состояния и остаточного резервуара зданий и сооружений с использованием компьютерной модели резервуара для хранения нефти. Принципиально показано, что в случае измерения сигнала со световода, используемого для определения кривизны стенки, то результат вычисления относительных пластических деформаций не зависит базового сопротивления световода. Это позволяет реализовывать метод без необходимости проведения регулярной калибровки. 6. Предложены практические рекомендации по использованию метода определения технического состояния и остаточного ресурса зданий и сооружений (на примере резервуаров для хранения нефти) с использованием данных непрерывной тензометрии. Предложен алгоритм для оценки остаточного ресурса зданий и сооружений (на примере резервуаров для хранения нефти) по критерию малоциклового нагружения в режиме реального времени, который позволяет заранее обнаружить потенциальные проблемы, своевременно провести техническое обслуживание резервуара, снижая при этом риск возникновения аварии и последующего более дорогого ремонта, оперативно принять меры в случае возникновения чрезвычайной ситуации. Разработанный алгоритм может быть использован для проведения непрерывной диагностики резервуаров.