СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ НОРМУВАННЯ ВІБРАЦІЇ ГАЗОПЕРЕКАЧУВАЛЬНИХ АГРЕГАТІВ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ЕКСПЛУАТАЦІЙНИХ ДАНИХ
Анотація
DOI: https://doi.org/10.26565/2079-1747-2026-37-05
У роботі запропоновано новий підхід до нормування загального рівня вібрації газоперекачувальних агрегатів (ГПА), що ґрунтується на статистичному аналізі великої вибірки експлуатаційних даних. На відміну від традиційних методів, які спираються на фіксовані нормативи або емпіричні рекомендації міжнародних стандартів, запропонована методика використовує критерій Неймана-Пірсона для визначення оптимального порогового рівня вібрації, що мінімізує ймовірність хибного рішення щодо технічного стану агрегату.
Побудовано математичні моделі розподілу вібраційної швидкості, що враховують як гармонічні складові, так і шумові компоненти спектра. Показано, що для реальних умов експлуатації найбільш адекватним є використання моделі сумарної вібрації як комбінації розподілів Релея з різними дисперсіями. На основі експериментальних даних парку ГПА‑10 (310 агрегатів) визначено статистичні параметри вібрації та розраховано граничні рівні за двома варіантами: через другий момент розподілу та за правилом «трьох сигм».
Отримані результати свідчать, що чинні нормативи вібрації значно перевищують статистично обґрунтовані значення, що може призводити до зниження ресурсу агрегатів та підвищення аварійності. Запропонований підхід дозволяє формувати науково обґрунтовані норми вібрації для конкретних точок вимірювання та забезпечує підвищення надійності експлуатації без додаткових витрат.
Завантаження
Посилання
Ukrtranshaz 2002, Kompleksni obstezhennia nadzemnoho mekhanichnoho tekhnolohichnoho obladnannia kompresornykh stantsii mahistralnykh hazoprovodiv STP 320.30019801-2002 [Comprehensive inspections of above-ground mechanical technological equipment of compressor stations of main gas pipelines. ], Kyiv, 56 p.
Derzhavne kyivske konstruktorske biuro «Luch» 1995, DSTU 2389-94. Tekhnichne diahnostuvannia ta kontrol tekhnichnoho stanu. Terminy ta vyznachennia [Technical diagnostics and technical condition monitoring. Terms and definitions ], Kyiv.
Derzhctandart Ukrainy 1995, DSTU 3160-95. Kompresorne obladnannia. Vyznachennia vibratsiinykh kharakterystyk. Zahalni vymohy [Compressor equipment. Determination of vibration characteristics. General requirements ], Kyiv.
Derzhctandart Ukrainy 1995, DSTU 3161-95. Kompresorne obladnannia. Vyznachennia vibratsiinykh kharakterystyk vidtsentrovykh kompresoriv ta normy vibratsii. DSTU 3161-95 [Compressor equipment. Determination of vibration characteristics of centrifugal compressors and vibration standards. DSTU 3161-95], Kyiv.
Prokopenko, OO, Antonenko, NS & Hulei, OB 2022, ‘Analiz problem orhanizatsii kontroliu tekhnichnoho stanu hazotransportnoho obladnannia ta napriamky yikh vyrishennia’ [Analysis of the problem of organizing control of the technical condition of gas transportation equipment and directions for their solution ], Vcheni zapysky TNU imeni V.I. Vernadskoho. Seriia: tekhnichni nauky, Vol. 33 (72), № 1, Pp. 182-188. DOI: https://doi.org/10.32838/2663-5941/2022.1/27 ( in Ukraine)
Prokopenko, OO, Antonenko, NS & Hulei, OB 2022, ‘Metod parametrychnoi diahnostyky hazoperekachuvalnoho obladnannia kompresornoi stantsii’ [Method of parametric diagnostics of gas transmission equipment of compressor stations ], Vcheni zapysky TNU imeni V.I. Vernadskoho. Seriia: tekhnichni nauky, Vol. 33 (72), № 5, Pp. 222-227.
Derzhctandart Ukrainy 2021, DSTU ISO 20816 1:2021. Vibratsiia mekhanichna. Vymiriuvannia ta otsiniuvannia vibratsii mashyn. Ch. 1. Zahalni nastanovy [Mechanical vibration. Measurement and control of machine vibrations. Ch. 1. General instructions ], Kyiv.
Derzhctandart Ukrainy 2021, DSTU ISO 20816 4:2021. Vibratsiia mekhanichna. Otsiniuvannia vibratsii mashyn. Ch. 4. Hazoturbinni ustanovky [Mechanical vibration. Vibration measurement of machines. Ch. 4. Gas turbine installations ], Kyiv.
Elbhbah, K. & Sinha, J 2013, ‘A future possibility of vibration based condition monitoring of rotating machines’, Mechanical Systems and Signal Processing. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2012.07.001
Bagri, L, Tahiry, K, Hraiba, A, Touil, A & Mousrij, A 2024, ‘Vibration Signal Analysis for Intelligent Rotating Machinery Diagnosis and Prognosis: A Comprehensive Systematic Literature Review’ Vibration, no 7, Рр. 1013 - 1062. DOI: https://doi.org/10.3390/vibration7040054
X. Yu, X. Chen, M. Du & Yang Yang Zhipeng Feng 2024, ‘Rotating Machinery Fault Diagnosis under Time–Varying Speed Conditions Based on Adaptive Identification of Order Structure’, Processes, no 12(4), Рр. 752. DOI: https://doi.org/10.3390/pr12040752
Josué Pacheco-Chérrez, Jesús A. Fortoul-Díaz, Froylán Cortés-Santacruz, Luz María Aloso-Valerdi, David I. Ibarra-Zarate 2022, ‘Bearing fault detection with vibration and acoustic signals: Comparison among different machine leaning classification methods’, Engineering Failure Analysis, Vol. 139, Pр 106515. DOI: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2022.106515
Guangyao Zhang, Yi Wang, Yi Qin & Baoping Tang 2025, ‘Statistical distribution measures based on amplitude normalization for wind turbine generator bearing condition monitoring under variable speed conditions’, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 228, Рp. 112464. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2025.112464
Jablonski, А, Bielecka, М & Bielecki, А 2022, ‘Unsupervised detection of rotary machine imbalance based on statistical signal properties’, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 167, Part A, Рp. 108497. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2021.108497
Elsamanty, М, Abdelkader, I & Wael Saady Salman 2023, ‘Principal component analysis approach for detecting faults in rotary machines based on vibrational and electrical fused data, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 200, P. 110559. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110559
Jiaming Lia, Chenhui Zhenga & Zhi-Xin Yanga 2026, ‘Review of fault diagnosis for rotating machinery: Prior knowledge integration in data-driven methods benefits model interpretability and generalizability’, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 242, Рp. 113623. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2025.113623
Muhammad Baqir Hashmi, Amare Desalegn Fentaye, Mohammad Mansouri & Konstantinos G. Kyprianidis 2025, ‘Data-statistical prognostics and health monitoring of small-scale hydrogen fueled gas turbines’, International Journal of Hydrogen Energy, Vol. 106, Pр. 96-118. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.01.437
Mohammadjavad Soleimania, Fatemeh Negar Irania, Meysam Yadegara & Nader Meskin 2025, ‘Comprehensive review of gas turbine fault diagnostic strategies’, Applied Energy, Vol. 401, Part C, Рp. 126801. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2025.126801
