УДК 004.896
К.Н. Абраменкова, Д.Г. Леонов
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА БЕЗОТКАЗНОЙ РАБОТЫ НАСОСНОГО ОБОРУДОВАНИЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Аннотация
Разработан методический подход для систем, нуждающихся в вибродиагностике, к определению остаточного ресурса безотказной работы насосных агрегатов с применением нейронных сетей и алгоритмов аппроксимации. Данный подход определяет состояние агрегата в реальном времени на основании данных, полученных при вибродиагностическом контроле, с использованием обученной нейросети.
Ключевые слова: остаточный ресурс, прогнозирование, дефекты, контроль, насосное оборудование, вибродиагностика, виброскорость, нейронные сети.
K.N. Abramenkova, D.G. Leonov
USING NEURAL NETWORKS TO DETERMINE THE RESIDUAL LIFE OF A FAIL-SAFE PUMPING EQUIPMENT FOR THE OIL AND GAS INDUSTRY
Abstract
A methodological approach is developed for systems that need vibration diagnostics to determine the residual life of failure-free operation of pumping units using neural networks and approximation algorithms. This approach determines the state of the unit in real time on the basis of data obtained during vibrodiagnostic monitoring using a trained neural network.
Keywords: residual resource, forecasting, defects, control, pump equipment, vibration diagnostics, vibration speed, neural networks.
DOI 10.29222/ipng.2078-5712.2020-28.art7
Полный текст статьи в формате PDF