Применение эвристических алгоритмов в анализе данных для решения задачи диагностирования электроцентробежных насосных установок; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 329, № 2
| Parent link: | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ).— , 2015-.— 2413-1830 Т. 329, № 2.— 2018.— [С. 159-167] |
|---|---|
| مؤلفون مشاركون: | , |
| مؤلفون آخرون: | , , , |
| الملخص: | Заглавие с титульного листа Обеспечение эффективного контроля и предотвращение отказов электроцентробежных насосных установок ввиду их широкого распространения является актуальной и востребованной задачей. Применение систем автоматизированного контроля электроцентробежных насосных установок позволяет повысить качество и скорость принимаемых решений о их техническом состоянии. Все методы диагностирования установок электроцентробежных насосов направлены на контроль состояния составных узлов и сводятся к анализу временных рядов, являющихся временными развёртками параметров эксплуатации. Традиционно применяемые линейные методы исследования временных рядов в последние десятилетия были существенно расширены нелинейными методами, среди которых значительное развитие получили эвристические алгоритмы. Цель работы: повышение эффективности определения технического состояния установок электроцентробежных насосов в процессе эксплуатации. Методы исследования. Предложенный в работе подход основывается на решении задачи диагностирования путём декомпозиции на следующие подзадачи: автоматическая сегментация, формализация и интерпретация полученных данных. Сегментация рассмотрена как задача кластеризации, цель которой - установление автокорреляционных связей между значениями временного ряда с формированием темпоральных кластеров и адаптивной аппроксимации в рамках установленных участков при сохранении локальных особенностей сигналов. Для каждого выделяемого класса отклонений работы электроцентробежных насосных установок сформированы решающие правила на основании экспертных знаний. Основными отличиями от классического подхода к задаче диагностирования являются: отсутствие необходимости участия эксперта при решении задачи кластеризации; обеспечение адаптивной аппроксимации в рамках выделенных временных участков; возможность реализации интерпретируемых подходов распознавания неисправностей. Результаты. Предложен подход, основанный на решении задачи диагностирования путём её декомпозиции на следующие подзадачи: автоматическая сегментация, формализация и интерпретация полученных данных. Определён необходимый перечень контролируемых параметров эксплуатации электроцентробежных насосных установок, позволяющий реализовать процесс технического диагностирования. Ensuring effective control and preventing failures of electrical submersible pumps, because of their wide distribution is the relevant and demanded task. The use of automated control systems of electric centrifugal pumping units allows improving the quality and speed of decisions made about their technical condition. All methods of diagnosing the installation of electrical submersible pumps are aimed at monitoring the state of the composite nodes, and are reduced to the analysis of time series, which are the time scans of the operation parameters. Traditionally applied linear methods of time series research in the last decades have been substantially expanded by nonlinear methods, among which heuristic algorithms were developed significantly. The main aim is to increase the efficiency of determining the technical state of installations of electric centrifugal pumps during operation. Methods. The approach proposed in this paper is based on solving the diagnostic problem by decomposition into the following subtasks: automatic segmentation, formalization and interpretation of the data obtained. Segmentation is considered as a clustering problem, the purpose of which is the establishment of autocorrelation links between the values of the time series with the formation of temporal clusters and adaptive approximation within the established areas while preserving the local features of the signals. For each allocated class of deviations in operation of electric centrifugal pumping units, the decisive rules are formed based on expert knowledge. The main differences from the classical approach to the problem of diagnosis are: the lack of the need for expert participation in solving the clustering problem; providing adaptive approximation within the allocated time intervals; the possibility of implementing interpretable approaches to fault recognition. Results. The authors have proposed the approach based on solving the diagnostic problem by its decomposition into the following subtasks: automatic segmentation, formalization and interpretation of the data obtained. The necessary list of controlled parameters of operation of the electric centrifugal pumping units is determined. The list allows technical diagnosis. |
| اللغة: | الروسية |
| منشور في: |
2018
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/46406/1/bulletin_tpu-2018-v329-i2-15.pdf |
| التنسيق: | xMaterials الكتروني فصل الكتاب |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=340225 |
MARC
| LEADER | 00000nla2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 340225 | ||
| 005 | 20231101033033.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\book\366923 | ||
| 090 | |a 340225 | ||
| 100 | |a 20180301d2018 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Применение эвристических алгоритмов в анализе данных для решения задачи диагностирования электроцентробежных насосных установок |f Р. И. Валиахметов [и др.] | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 215 | |a 1 файл (1 039 Kb) | ||
| 230 | |a Электронные текстовые данные (1 файл : 1 039 Kb) | ||
| 300 | |a Заглавие с титульного листа | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 164-165 (24 назв.)] | ||
| 330 | |a Обеспечение эффективного контроля и предотвращение отказов электроцентробежных насосных установок ввиду их широкого распространения является актуальной и востребованной задачей. Применение систем автоматизированного контроля электроцентробежных насосных установок позволяет повысить качество и скорость принимаемых решений о их техническом состоянии. Все методы диагностирования установок электроцентробежных насосов направлены на контроль состояния составных узлов и сводятся к анализу временных рядов, являющихся временными развёртками параметров эксплуатации. Традиционно применяемые линейные методы исследования временных рядов в последние десятилетия были существенно расширены нелинейными методами, среди которых значительное развитие получили эвристические алгоритмы. Цель работы: повышение эффективности определения технического состояния установок электроцентробежных насосов в процессе эксплуатации. Методы исследования. Предложенный в работе подход основывается на решении задачи диагностирования путём декомпозиции на следующие подзадачи: автоматическая сегментация, формализация и интерпретация полученных данных. Сегментация рассмотрена как задача кластеризации, цель которой - установление автокорреляционных связей между значениями временного ряда с формированием темпоральных кластеров и адаптивной аппроксимации в рамках установленных участков при сохранении локальных особенностей сигналов. Для каждого выделяемого класса отклонений работы электроцентробежных насосных установок сформированы решающие правила на основании экспертных знаний. Основными отличиями от классического подхода к задаче диагностирования являются: отсутствие необходимости участия эксперта при решении задачи кластеризации; обеспечение адаптивной аппроксимации в рамках выделенных временных участков; возможность реализации интерпретируемых подходов распознавания неисправностей. | ||
| 330 | |a Результаты. Предложен подход, основанный на решении задачи диагностирования путём её декомпозиции на следующие подзадачи: автоматическая сегментация, формализация и интерпретация полученных данных. Определён необходимый перечень контролируемых параметров эксплуатации электроцентробежных насосных установок, позволяющий реализовать процесс технического диагностирования. | ||
| 330 | |a Ensuring effective control and preventing failures of electrical submersible pumps, because of their wide distribution is the relevant and demanded task. The use of automated control systems of electric centrifugal pumping units allows improving the quality and speed of decisions made about their technical condition. All methods of diagnosing the installation of electrical submersible pumps are aimed at monitoring the state of the composite nodes, and are reduced to the analysis of time series, which are the time scans of the operation parameters. Traditionally applied linear methods of time series research in the last decades have been substantially expanded by nonlinear methods, among which heuristic algorithms were developed significantly. The main aim is to increase the efficiency of determining the technical state of installations of electric centrifugal pumps during operation. Methods. The approach proposed in this paper is based on solving the diagnostic problem by decomposition into the following subtasks: automatic segmentation, formalization and interpretation of the data obtained. Segmentation is considered as a clustering problem, the purpose of which is the establishment of autocorrelation links between the values of the time series with the formation of temporal clusters and adaptive approximation within the established areas while preserving the local features of the signals. For each allocated class of deviations in operation of electric centrifugal pumping units, the decisive rules are formed based on expert knowledge. The main differences from the classical approach to the problem of diagnosis are: the lack of the need for expert participation in solving the clustering problem; providing adaptive approximation within the allocated time intervals; the possibility of implementing interpretable approaches to fault recognition. | ||
| 330 | |a Results. The authors have proposed the approach based on solving the diagnostic problem by its decomposition into the following subtasks: automatic segmentation, formalization and interpretation of the data obtained. The necessary list of controlled parameters of operation of the electric centrifugal pumping units is determined. The list allows technical diagnosis. | ||
| 453 | |t Application of heuristic algorithms in analyzing data to solve the problem of detection of electric centrifugal pumping units |o translation from Russian |f R. I. Valiakhmetov [et al.] |c Tomsk |n TPU Press |d 2015- |d 2018 | ||
| 453 | |t Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering | ||
| 453 | |t Vol. 329, № 2 | ||
| 461 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\book\312844 |x 2413-1830 |t Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |d 2015- | |
| 463 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\book\366783 |t Т. 329, № 2 |v [С. 159-167] |d 2018 | |
| 610 | 1 | |a насосы | |
| 610 | 1 | |a центробежные насосы | |
| 610 | 1 | |a диагностика | |
| 610 | 1 | |a анализ | |
| 610 | 1 | |a состояние | |
| 610 | 1 | |a статистика | |
| 610 | 1 | |a классификация | |
| 610 | 1 | |a эвристические алгоритмы | |
| 610 | 1 | |a электроцентробежные насосы | |
| 610 | 1 | |a эксплуатация | |
| 610 | 1 | |a техническое диагностирование | |
| 610 | 1 | |a системы автоматизированного контроля | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | |a pump | ||
| 610 | |a centrifugal | ||
| 610 | |a diagnostics | ||
| 610 | |a analysis | ||
| 610 | |a status | ||
| 610 | |a statistics | ||
| 610 | |a classification | ||
| 701 | 1 | |a Валиахметов |b Р. И. |g Рустам Илдарович |6 z01712 | |
| 701 | 1 | |a Ямалиев |b В. У. |g Виль Узбекович |6 z02712 | |
| 701 | 1 | |a Шубин |b С. С. |g Станислав Сергеевич |6 z03712 | |
| 701 | 1 | |a Алфёров |b А. В. |g Алексей Викторович |6 z04712 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Уфимский государственный нефтяной технический университет (УГНТУ) |c (1993- ) |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\42 |6 z01701 |
| 712 | 0 | 2 | |a Уфимский государственный нефтяной технический университет (УГНТУ) |c (1993- ) |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\42 |6 z02701 |
| 712 | 0 | 2 | |a Уфимский государственный нефтяной технический университет (УГНТУ) |c (1993- ) |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\42 |6 z03701 |
| 712 | 0 | 2 | |a Российская академия наук (РАН) |b Уфимский научный центр (УНЦ) |b Институт механики (ИМех) |c (Уфа) |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23677 |6 z04701 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20180302 |g PSBO | |
| 856 | 4 | |u http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/46406/1/bulletin_tpu-2018-v329-i2-15.pdf | |
| 942 | |c CF | ||