Совершенствование методов анализа технического состояния электромеханического оборудования АЭС

В статье анализируется проблема диагностики электроприводной арматуры АЭС. Выход из строя данного вида оборудования может стать исходным событием для проектной или запроектной аварии. Поэтому в период планово-предупредительных ремонтов на АЭС проводится диагностирование до 2000 единиц арматуры в основном путем регистрации и анализа сигнала тока двигателя в процессе открытия и закрытия. Однако применяемые статистические и частотные методы анализа не всегда обеспечивает необходимое качество диагностирования. В статье указывается на недостаток применяемых методов – нечувствительность к динамике электромеханического оборудования с точки зрения нелинейных проявлений дефектов. В качестве инструмента анализа указанных проявлений предложен фазово-плоскостной метод и изложены его теоретические основы. Диагностический сигнал описывается как векторная диаграмма гармонического ряда, подвергаемого амплитудной и фазовой модуляции. Показаны наиболее характерные формы фазовых траекторий – кардиоиды, нефроиды, эпициклоиды. Основные преимущества фазово-плоскостного метода перед традиционными частотными методами, – чувствительность, возможность идентификации вида модуляции, сдвига фаз, динамических и хаотических проявлений, – продемонстрированы примерами обработки диагностических сигналов оборудования АЭС. Немаловажным преимуществом, которое дает представление сигнала в виде фазового портрета является наглядность отображения динамических особенностей сигнала. Результатом работы является новый метод, позволяющий извлекать дополнительную информацию о состоянии объекта за счет анализа нестационарной составляющей исходных данных. Предложено внедрение фазово-плоскостного метода в практику обработки диагностических сигналов электроприводной арматуры и другого электромеханического оборудования, эксплуатируемого на АЭС.

1. Поваров В.П., Федоров А.И., Витковский С.Л. Некоторые аспекты повторного продления срока эксплуатации реакторной установки с ВВЭР-440 на примере энергоблока № 4 Нововоронежской АЭС. Известия вузов. Ядерная энергетика. 2019;2:91–104. doi 10.26583/npe.2019.2.08

2. Саубанов О.М., Валеев А.Р., Акимов В.И., Харисов Р.М., Ташбулатов Р.Р. Разработка комплексного подхода к определению технического состояния насоснокомпрессорного оборудования. Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2019;2:330–35. https://doi.org/10.24411/0131-4270-2019-10206

3. Барков А. В., Баркова Н. А., Азовцев А. Ю. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации. Санкт-Петербург: Севзапучцентр, 2013. 158 с.

4. Гаглоева И.Э., Добаев А.З., Дедегкаева А.А. Разработка математической модели комплексной оценки состояния электроэнергетических объектов. Инженерный вестник Дона. 2013;3:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2013/1842 (дата обращения: 28.04.2023).

5. Белов О.А. Методология оценки технического состояния электрооборудования при развитии параметрических отказов. Вестник Астраханского государственного университета. Серия: Морская техника и технология. 2015;3:96–102. URL: https://vestnik.astu.org/ru/nauka/article/31410/view#article-info (дата обращения: 28.04.2023).

6. Al-Bugharbee H., Trendailova I. A fault diagnosis methodology for rolling element bearings based on advanced signal pretreatment and autoregressive modelling. Journal of sound and vibration. 2016;369:246–265. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2015.12.052.

7. Chernov A.V., Abidova E.A., Khegai L.S. Diagnostics of rotary equipment by means of entropic indices based on electrical signals. Russian Engineering Research. 2018;(38)9:699–701. https://doi.org/10.3103/S1068798X18090113

8. Hassani H., Kalantari M., Beneki C. Comparative assessment of hierarchical clustering methods for grouping in singular spectrum analysis. AppliedMath. 2021;1(1):18–36. https://doi.org/10.3390/appliedmath1010003

9. Abidova E.A., Dembitsky A.E., Zarochintseva I.V., Lapkis A.A., Chernov A.V. NPP refueling process monitoring based on the refueling machine current signals. Journal of physics: Conference series. September 2020;1679:032016. doi: 10.1088/1742-6596/1679/3/032016

10. Abidova E.A., Dembitsky A.E., Chernov A.V. Methodology and hardware-software complex for diagnosing diesel generator units of nuclear power plants. International journal of risk assessment and management. 2021;24(2/3/4):97–116. doi: 10.1504/IJRAM.2021.126416