ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНА СИСТЕМА ДІАГНОСТИКИ ТА МОНІТОРИНГУ ГІБРИДНОГО СУДНОВОГО ТУРБОКОМПРЕСОРА З НЕЧІТКОЮ МОДЕЛЛЮ
https://doi.org/10.33815/2313-4763.2025.1.30.031-044
Анотація
Стаття присвячена актуальній задачі підвищення ефективності, надійності та безпеки експлуатації суднових енергетичних установок (СЕУ) через удосконалення систем моніторингу та діагностики ключового обладнання. Розглянуто концепцію та структуру інтелектуальної інформаційно-вимірювальної системи (ІВС) для комплексного моніторингу технічного стану та діагностики гібридних суднових турбокомпресорів (ГТК), які поєднують енергію відпрацьованих газів і додатковий електричний привід, однак їх складна конструкція та жорсткі умови експлуатації вимагають передових діагностичних підходів.
Запропонована ІВС функціонує на основі безперервного аналізу багатопараметричних даних, отриманих у реальному часі від комплексу датчиків, що фіксують ключові робочі параметри ГТК: температуру газів, тиск наддування, вібраційні характеристики, частоту обертання ротора, а також параметри роботи електричної машини. Система передбачає використання інтелектуальної обробки інформації, з акцентом на алгоритми нечіткої логіки. Такий вибір обґрунтований здатністю нечітких систем ефективно обробляти неточні, неповні або якісно виражені дані та формалізувати експертні знання інженерів-механіків, що забезпечує адекватну оцінку стану.
Ключовою функцією ІВС є високоточна та гнучка діагностика технічного стану турбокомпресора. Система оперативно розпізнає та класифікує три основні режими роботи: стабільний нормальний; стан із потенційним відхиленням, що потребує превентивних заходів; та критично несправний стан, що вимагає негайного втручання. Залежно від діагнозу, система формує інформаційну підтримку для прийняття рішень щодо коригування параметрів керування, зокрема оптимізації роботи асинхронної машини ГТК для підтримки ефективного наддування, та для активації механізмів аварійного регулювання.
Впровадження розробленої інтелектуальної системи сприятиме підвищенню ефективності турбокомпресора, забезпечить раннє виявлення та прогнозування несправностей, оптимізує технічне обслуговування та керування. Це має важливе практичне значення для підвищення надійності, економічності та продуктивності суднових двигунів у різних експлуатаційних умовах, а також для загального підвищення безпеки судноплавства.
Посилання
2. Adams, J., Parlikad, A. K., & Amadi-Echendu, J. (2017). A Bibliographic Review of Trends in the Application of ‘Criticality’ Towards the Management of Engineered Assets. U Lecture Notes in Mechanical Engineering (s. 11–21). https://doi.org/10.3390/en17020392.
3. Shiraishi, K, Y., Ono, Y., & Sugishita, K. (2010). Development of Large Marine Hybrid Turbocharger for Generating Electric Power with Exhaust Gas from the Main Engine. Shiraishi Mitsubishi Heavy Industries Technical Review, 47(3), 3–53.
4. Ono, Y., Shiraishi, K., & Yamashita, Y. (2012). Application of a Large Hybrid Turbocharger for Marine Electric-power Generation. Mitsubishi Heavy Industries Technical Review, 49(1), 29–33.
5. Voronenko, S. V., Subbotin, O. V., Lebedenko, Y. O., & Rudakova, H. V. (2020). Analysis of the Control System Efficiency of the Ship Integrated Electricity Installing Turbo with the Influence of External Factors. Applied Questions of Mathematical Modeling, 3(2.1). https://doi.org/10.32782/kntu2618-0340/2020.3.2-1.5.
6. TCA Project Guide. Exhaust Gas Turbocharger. (b. d.). https://engine.od.ua/ufiles/TCA-turbochargers-Project-Guide.pdf.
7. Figari, M., Theotokatos, G., Coraddu, A., Stoumpos, S., & Mondella, T. (2022). Parametric investigation and optimal selection of the hybrid turbocharger system for a large marine four-stroke dual-fuel engine. Applied Thermal Engineering, 208, 117991. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2021.117991.
8. Gharib, H., & Kovács, G. (2024). Implementation and Possibilities of Fuzzy Logic for Optimal Operation and Maintenance of Marine Diesel Engines. Machines, 12(6). https://doi.org/10.3390/machines12060425.
9. Voronenko, S., & Korolenko, E. (2015). Intehruvalnyi pidkhid do diahnostyky sudnovykh turboheneratoriv. U IV osinni naukovi chytannia: zbirnyk naukovykh publikatsii «Veles» za materialamy mizhnar. nauk.-prakt. konf. m. Kyiv, 12 zhovt. 2015 r (s. 55–56).
10. Castro, P. F., Lira, G. R. S. d., Vilar, P. B., Costa, E. G. d., & Carvalho, F. B. S. (2024b). Fuzzy Inference System Development for Turbogenerator Failure Diagnosis on Floating Production Offloading and Storage Platform. Energies, 17(2), 392. https://doi.org/10.3390/en17020392.
11. Wijetunge, R. S., Brace, C. J., Hawley, J. G., & Vaughan, N. D. (2000). Fuzzy logic control of diesel engine turbocharging and exhaust gas recirculation. Food Chemistry. P. 11–21.
12. Polyvoda, O., Rudakova, H., Kondratieva, I., Rozov, Y., & Lebedenko, Y. (2019). Digital Acoustic Signal Processing Methods for Diagnosing Electromechanical Systems. U Advances in Intelligent Systems and Computing (s. 97–109). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26474-1_7.
13. Varbanets, R. A., Klymenko, V. H., Minchev, D. S., Zalozh, V. I., Kyrnats, V. I., & Aleksandrovska, N. I. (2020). Diahnostyka turbokompresora dyzelnoho dvyhuna za dopomohoiu analizu vibroakustychnoho spektru. Aerospace technic and technology, (6), 24–33. https://doi.org/10.32620/aktt.2020.6.03.
14. ISO 20816-8:2018 Mechanical vibration – Measurement and evaluation of machine vibrationPart 8: Reciprocating compressor systems URL: https://www.iso.org/standard/75440.html (дата звернення: 25.05.2025).
15. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353. https://doi.org/10.1016/s0019-9958(65)90241-x.
16. Mamdani, E. H. (1974). Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant. Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, 121(12), 1585. https://doi.org/10.1049/piee.1974.0328.
17. Takagi, T., & Sugeno, M. (1985). Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-15(1), 116–132. https://doi.org/10.1109/tsmc.1985.6313399.
