На правах рукописи

АБИДОВА Елена Александровна

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В

СИСТЕМЕ ДИАГНОСТИКИ ЭЛЕКТРОПРИВОДНОЙ АРМАТУРЫ

АТОМНЫХ СТАНЦИЙ

05.11.16 – Информационно-измерительные и управляющие

системы (в машиностроении)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Волгоград – 2011

Работа выполнена на кафедре «Информационные и управляющие системы»

Волгодонского инженерно-технического института филиала научно-исследовательского ядерного университета «МИФИ» (НИЯУ МИФИ).

Научный руководитель доктор технических наук, профессор Чернов Александр Викторович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Шилин Александр Николаевич;

доктор технических наук, профессор Проскуряков Константин Николаевич.

Ведущая организация Филиал концерна «Росэнергоатом»

Ростовская атомная станция.

Защита состоится «03» февраля 2012 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.028.05 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400005, г. Волгоград, пр. им. Ленина, 28, ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан «_»декабря 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Авдеюк О.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Эффективность и безопасность функционирования АЭС неразрывно связана с диагностическим обеспечением технологического оборудования, в том числе трубопроводной арматуры.

Арматура выполняет функцию регулирования и перекрытия рабочей среды (воды, пара, газа) в трубопроводах. Действующий блок АЭС содержит около трех тысяч единиц электроприводной арматуры (ЭПА). Нарушение работоспособности и исправности ЭПА может привести к снижению безопасности и экономичности эксплуатации энергоблока АЭС. Для поддержания требуемого уровня работоспособности и исправности арматура подвергается обследованию во время планово-предупредительных ремонтов (ППР) на АЭС, а также в межремонтный период.

Сложность диагностирования оборудования в условиях действующего энергоблока заключается в том, что объект диагностирования (ОД) зачастую находится в помещениях с повышенным уровнем радиации. В данных условиях затруднительно применение контактных методов диагностики, в том числе широко распространенной вибродиагностики. В настоящее время развитие получили методы диагностики ЭПА по сигналу тока двигателя арматуры.

Известно, что, несмотря на проводимое ежегодно плановое обследование, не все дефекты арматуры своевременно выявляются. Особую сложность представляет диагностика механических дефектов.

Цель и задачи работы. Целью является повышение уровня безопасности АЭС за счет выявления дефектов ЭПА на ранних стадиях их развития путем создания информационно-измерительной системы диагностики (СД).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ формирования диагностического сигнала ЭПА на статорных обмотках двигателя объекта диагностирования (ОД).

2. Разработать математическую модель информационных процессов ЭПА, связанных с наличием механических дефектов, с учетом нелинейности ОД.

3. Разработать алгоритм и методику идентификации информационных процессов ЭПА по сигналу тока двигателя ЭПА с учетом нелинейности ОД.

4. Разработать на основе методики автоматизированную информационно-измерительную СД ЭПА.

5. Исследовать метрологические характеристики информационноизмерительной СД ЭПА.

6. Провести экспериментальную проверку информационноизмерительной СД ЭПА.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы математического моделирования, операционного исчисления и распознавания образов. Экспериментальные исследования проводились на реальных изделиях с помощью цифровой информационно-измерительной системы.

Достоверность полученных результатов подтверждается:

1. Согласованностью теоретических выводов с результатами лабораторных экспериментов.

2. Проверкой эффективности ДС в производственных условиях в период ППР РоАЭС и НвАЭС.

Научная новизна работы состоит в разработке диагностической модели, обеспечивающей выявление дефектов ЭПА АЭС на ранних стадиях их развития, отличающейся возможностью анализа измеряемых электрических сигналов, содержащих информацию о линейных и нелинейных процессах в ОД и представлением образа дефекта в спектральной и комплексных областях.

Практическая значимость работы. Разработана методика диагностирования ЭПА в условиях АЭС с применением фазово-плоскостного метода, позволяющая, выявлять дефекты ЭПА на ранних стадиях их развития, а также снизить информационную неопределенность при постановке диагноза. Результаты работы внедрены на Нововоронежской АЭС, что подтверждается актом внедрения.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Математическая модель идентификации технического состояния ЭПА АЭС, построенная на взаимосвязи линейных и нелинейных физических процессов в ОД и сигналов тока двигателя.

2. Алгоритм обработки сигналов тока в информационно-измерительной СД с оценкой технического состояния ЭПА по результатам анализа спектра диагностического сигнала и его фазового портрета.

3. Методика диагностирования ЭПА с выявлением дефектов на ранних стадиях развития по результатам анализа сигналов тока и представлением образа дефекта в спектральной и комплексной областях.

Соответствие паспорту научной специальности. Указанная область исследований соответствует специальности 05.11.16 – «Информационноизмерительные и управляющие системы (в машиностроении)», а именно: пункту – «Новые методы и технические средства контроля и испытаний образцов информационно-измерительных и управляющих систем», пункту 4 – «Методы и системы программного и информационного обеспечения процессов обработки и испытаний образцов информационно-измерительных и управляющих систем»;

пункту 5 – «Методы анализа технического состояния, диагностики и идентификации информационно-измерительных и управляющих систем»; пункту 6 – «Исследование возможностей и путей совершенствования существующих и создания новых элементов, частей, образцов информационно-измерительных систем, улучшение их технических, эксплуатационных, экономических и эргономических характеристик, разработка новых принципов построения и технических решений».

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на Региональной научно-практической конференции «Состояние и перспективы развития строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС» г. Волгодонск (2006-2008 гг.), Региональных научнопрактических конференциях «Состояние и перспективы строительства и ввода в эксплуатацию второго блока Ростовской АЭС. Безопасная эксплуатация энергоблоков АЭС» г. Волгодонск (2009-2010 гг.), «27-29 Курчатовских чтениях»

г. Волгодонск (2008-2010 гг.), Научно-практической конференции студентов и преподавателей Волгодонского инженерно-технический института НИЯУ МИФИ «Студенческая весна» (2011 г.), VII Международной научно-практический конференции «Безопасность ядерной энергетики» г. Волгодонск (2011 г.).

Личный вклад автора. Автором проведен комплекс теоретических исследований, позволивший выявить взаимосвязь нарушений в работе редуктора ЭПА и отклонений диагностических параметров в токе двигателя. Разработан вариант СД.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат 1] - обосновывается возможность использование фазово-плоскостного метода для диагностики ЭПА;

[2] - модель диагностического сигнала ЭПА; [3] - методика диагностики ЭПА, которая и позволяет выявлять дефекты деталей привода ЭПА в объекте по результатам анализа спектра и фазового портрета диагностического сигнала;

[4,5] - постановка задач, обсуждение полученных результатов; [6] - обоснование целесообразность использования операции моделирования при разработке методики диагностики ЭПА; [8,9,10] - возможность и необходимость использования информации, представленной в амплитудно-фазовых характеристиках сигнала для оценки технического состояния оборудования.

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 10 печатных работ, из них 3 по списку ВАК.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, списка литературы, приложений, изложенных на 140 стр., в том числе 16 табл., 91 рисунок. Список используемой литературы содержит 120 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, приведена общая характеристика диссертации.

В первой главе арматура АЭС рассматривается как объект диагностирования.

Показано, что при определении технического состояния оборудования можно выделить два основных подхода:

– формализация наиболее эффективных методик диагностики, используемых экспертами в данной области;

– разработка систем распознавания состояний.

СД ЭПА, используемая в качестве штатной на Ростовской, Нововоронежской, Балаковской и Калининской АЭС, реализует первый подход. Используемые алгоритмы экспертного анализа не всегда обеспечивают требуемую глубину анализа и однозначность результатов. Для проведения массового диагностического обслуживания ЭПА предлагается объединение возможностей двух подходов в одной системе.

С целью получения представления о принципиальных возможностях и ограничениях метода диагностики ЭПА по току двигателя был проведен анализ диагностической ситуации. Результаты анализа показали, что главным источником информации о состоянии ЭПА является функция перемещений ротора двигателя, реализующаяся в процессе рабочего хода. Следовательно, формирование диагностического сигнала определяются факторами, влияющими на перемещение ротора. Структурно-информационный портрет, иллюстрирующий протекание информационных процессов при срабатывании ЭПА представлен на рисунке 1.

Информационные потоки на данном портрете характеризуют:

- IР0ST – электромеханическое взаимодействие между статором и ротором;

- IР1 –передачу крутящего момента ротора двигателя RT на редуктор;

- IP11… IP1n-1 - передачу движения от вала ротора к выходному валу по кинематической цепи редуктора;

- IР2 – передачу движения от редуктора к штоку ходового узла;

- IР2STK – воздействие штока на запорный орган.

Рисунок 1 - Структурно-информационный портрет формирования диагностического Таким образом, метод диагностики по току двигателя привода позволяет оценить техническое состояние ЭПА при выполнении ею функции «передача движения рабочему органу». Идентификация информационных потоков по результатам диагностирования дает возможность установить изменения в работе следующих узлов и деталей механизма:

- {IST, IRT, IPD1, IPD2, IMM} - статор, ротор, моментная муфта и подшипники двигателя;

- {Iv1...Ivn, IP1…IPk, IZ1 …IZl} - валы, подшипники и передачи редуктора;

- {ISTK, IZO,ISD, IKO} - шток, запорный орган, уплотнительные кольца в ходовом узле.

В то же время метод диагностики по току двигателя в настоящее время не позволяет дать оценку технического состояния ЭПА при выполнении ею таких функций как «герметичность по отношению к внешней среде» и «герметичность в затворе».

Во второй главе проведен анализ факторов формирования токового сигнала на статорных обмотках двигателя ЭПА и изложен принцип построения диагностической модели. Рассмотрен характер влияния на диагностические параметры тока таких наиболее распространенных дефектов приводов ЭПА как локальные дефекты подшипников, зубчатых и червячных передач, несоосность валов. Данные дефекты являются источниками механических колебаний, которые в работе Добрынина С.А. описываться уравнением (1):

где µi – глубина амплитудной модуляции гармоник z частотой j ; =fд2 – круговая частота попадания дефекта в зону контакта; z – основная частота возбуждения (попадание дефекта в зону контакта); i – индекс фазовой модуляции; – шумовая составляющая.

Исследованиями Баркова А.В. и др. установлено, что в случае локальных дефектов деталей оборудования, сопровождающегося интенсивными соударениями в механизме (скол, задир), с наибольшей вероятностью наблюдается амплитудная модуляция вращения ротора. Дефекты типа заклинивания, связанные с неправильной сборкой, в большей степени характеризуется фазовой модуляцией.

Спектральное представление уравнения (1) имеет вид суммы спектров вынужденных и собственных колебаний:

где lfz– спектр основных частот; (pfz±qfвр) – спектр комбинационных частот в окрестности частот вращения qfвр; fсб±(fвр±rfz) – спектр комбинационных частот в окрестности собственной частоты системы fсб; Sш(f) – спектр шума. Выражение (2) характеризует нелинейность проявления дефекта, т.к. происходит перераспределение энергии между частотами результирующего колебательного процесса. При анализе спектров виброакустических сигналов ЭПА, Генкина М.Д. и Осипова О.Н. установлено, что значения основных и комбинационных частот несут специфическую информацию о дефекте и позволяют оценить степень развития дефекта.

Колебания (1) передаются по кинематической цепочке к валу электродвигателя двигателя и нарушают равномерность вращения ротора. В работе Сипайлова Г.А. представлены уравнения, отображающие модуляции тока статора в зависимости от поперечных и крутильных колебаний ротора.

При поперечных колебаниях ротора ток статора iА характеризуется амплитудными модуляциями:

где С1d, С1q, С1dn, С1qn, D1dn, D1qn - амплитуды токов статора и ротора в d и q координатах; Im –номинальный ток; fe – частота сетевой составляющей.

При крутильных колебаниях ротора ток статора iА характеризуется фазовыми модуляциями:

Зависимость между возмущением, вызванным дефектом в приводе, и реакцией двигателя на данное возмущение, описана в работе Баркова А.В. При токе статора, насыщенном гармониками неравномерно вращающегося ротора, в зазоре двигателя возникает множество пространственно-временных гармоник поля и тока.

В результате взаимодействия гармоник поля и тока на частотах вращения ротора и удвоенной частоты сети fс радиальная вибрация будет возбуждаться силой:

а тангенциальная – силой:

где µ0 – магнитная постоянная, A1k –амплитуда линейной плотности k-й гармоники тока статора; Bk – амплитуда индукции k-й гармоники результирующего поля в воздушном зазоре; р – число пар полюсов; – координата воздушном зазоре; под fk понимаются комбинации частот сети и частот вращения ротора; 1k, 0k – разность фаз между гармониками тока и индукции. Таким образом, исходя из выражений 5 и 6, при наличии возмущений в приводе можно предполагать присутствие колебаний и в двигателе на частотах, кратных частоте сети и частоте вращения ротора.

На основании рассмотренных закономерностей 1-6 была построена приближенная качественная модель диагностического сигнала:

Первое уравнение описывает диагностический сигнал на статорных обмотках двигателя и включает в себя функцию колебаний ротора (t,iz) от вынуждающего воздействия со стороны действующего в системе возмущения (дефекта).В данной модели линейному признаку дефекта соответствует частота возмущающего фактора. Нелинейные процессы, связанные с развитием дефектов, выражены с помощью следующих параметров: r - коэффициент, отражающий чувствительность двигателя к возмущающим факторам; s - коэффициент, отражающий чувствительность ротора к возмущающим факторам; k – соотношение амплитуд гармоник ротора; L и N – число гармоник вынуждающего воздействия и ротора соответственно; – разность фаз между гармониками ротора; - шум, возникающий при работе механизма, и связанный с наличием дефекта (входит в виде слагаемого в уравнение колебаний ротора). Информация, представленная в виде фазоводинамических характеристик сигнала i(t), определяется сдвигом фаз между гармониками на частоте вращения ротора. При наличии фазовой модуляции сдвиг фаз определяется как постоянной величиной, так и действием возмущающего фактора. Когда коэффициент фазовой модуляции h равен нулю, сдвиг фаз соответствует постоянной величине. На основании анализа работы ЭПА были определены параметры { L, N,,, А, h, r, k}, соответствующие различным стадиям дефектов оборудования.

С помощью данной модели были построены графики амплитудночастотных спектров токовых сигналов ЭПА с наиболее распространенными дефектами. Сопоставление спектров арматуры конкретных типоразмеров и типов приводов, имеющей соответствующие дефекты, с эталонами спектров для бездефектной арматуры аналогичных типоразмеров говорит об адекватности разработанной модели с точки зрения представления информационных процессов, протекающих в ОД.

В третьей главе представлены методы, реализуемые для идентификации информационных процессов, протекающих в ЭПА, и подходы, положенные в основу методики диагностирования привода.

Возможность использования Фурье-преобразования для анализа диагностических сигналов обосновывается в работах Баркова А.В., Добрынина С.А., Пугачёвой О.Ю. и др. Наличие в спектре токового сигнала амплитудных пиков на частотах срабатывания кинематических пар может свидетельствовать о неисправности в данных парах. В спектре виброакустического сигнала ЭПА с дефектом подшипника редуктора (рисунок 2) также проявляются гармоники на частотах 8,7; 32; 52; 91 Гц (частоты вращения сепаратора, тел качения, наружного и внутреннего колец соответственно).

При диагностировании возникает задача выделения информативной составляющей из сигнала, который, согласно модели, приближенно описывается выражением:

В данном сигнале номинальный рабочий ток двигателя Im и сетевая гармоника e не содержат диагностической информации. Функция перемещений ротора которые определяются вынужденными колебаниями ротора и вынуждающим воздействиям со стороны дефекта, содержит информацию о механических дефектах редуктора.

Помехи сигнала i(t) затрудняют его анализ. Поэтому в спектре токового сигнала ЭПА отсутствуют информативные гармоники, которые обнаруживаются в спектре одновременно снятого виброакустического сигнала. Штатная методика при обработке диагностических сигналов предполагает получение огибающей методом скользящего среднеквадратичного значения (СКЗ) сигнала. При использовании данного метода происходит ослабление информативных компонент сигнала.

Рисунок 2. - Спектр виброакустического сигнала ЭПА с дефектом подшипника редуктора (fвр – частота вращения ротора, fс – вторая сетевая гармоника, fтк, fсп, fвк, fнк – частоты тел качения, В работах Сергеенко А.Б., Гадзиковского В.И. и др. в качестве преобразования для демодуляции сигнала, сохраняющей особенности модулирующих сигналов, предлагается фильтр на основе преобразования Гильберта. Результат преобразования используется для получения огибающей сигнала:

При анализе огибающей определяются токово-временные параметры (время срабатывания, значение пускового тока, плавность хода и др.). Согласно штатной методике диагностирования производится сравнение токово-временных параметров арматуры с соответствующими допусками.

При анализе вынуждающих воздействий по сигналу информацию о номинальном токе можно рассматривать как систематическую помеху. Данную помеху необходимо исключить путем вычитания медианного среднего значения Ме:

Сигнал при разложении в ряд Фурье можно представить суммой периодических функций:

В спектре сигнала тока ЭПА с дефектом подшипника после обработки (рисунок 3) проявляются те же гармоники, что и в спектре виброакустического сигнала (рисунок 2).

По спектрам (рисунки 2 и 3) можно видеть, что амплитуды частот вращения диагностический сигнал в значительной степени определяется гармониками, кратными частоте вращения ротора:

Гармоники статора, наведенные в результате вибраций ротора, не постоянны и кте ся параметрами Iрn и рn. Определение динамики данных величин позволяет различить амплитудную и фазовую модуляции. Данная информация позволяет идентифицировать техническое состояние ЭПА в случаях, когда различные дефекты проявляются на одинаковых частотах.

Рисунок 3 - Спектр сигнала тока двигателя ЭПА с дефектом Комплексное представление сигнала bn(n,n) (11) можно получить с помощью фазового плоскостного метода (ФПМ). Данный метод использован в работах Нафикова А.Ф. и Закричной М.М. для анализа вибраций подшипников.

В настоящей работе аналогичным образом исследуются колебания ротора.

Метод предполагает представление диагностического сигнала на фазовой плоскости в виде суммы проекций действительной и, получаемой путем преобразования Гильберта, мнимой части сигнала. Конец результирующего вектора при этом описывает совокупность траекторий, называемых фазовыми портретами (ФП). Флуктуация амплитуд выражается в спиралеобразном характере очерчивающих линий. Возможна оценка коэффициента амплитудной модуляции m по соотношению «толщины»

контура ФП и радиуса портрета.

В настоящей работе согласно предлагаемой модели на векторной плоскости были построены и представлены токовые сигналы, отражающие наличие в ЭПА наиболее распространенных дефектов. Примеры некоторых ФП представлены на рисунке 4.

Полученные с помощью имитационного моделирования фазовые портреты в дальнейшем могут быть использованы для составления каталога дефектов, выявляемых при диагностировании ЭПА. Параметры фазовых портретов (в отличие от спектров диагностических сигналов) не зависят от конкретных значений частот собственных и вынужденных колебаний объекта диагностирования, что позволяет разработать универсальный алгоритм для диагностики технического состояния ЭПА по параметрам ФП.

Четвертая глава содержит изложение методики диагностирования привода ЭПА, разработанной на основе экспериментальных и теоретических исследований, и описание системы технической диагностики приводов в условиях эксплуатации АЭС с реактором ВВЭР-1000.

Функциональная схема разработанной СД ЭПА представлена на рисунке 5.

От штатной СД предлагаемая система отличается:

- наличием операций по получению ФП в блоке «Обработка данных»;

- блок «Анализ данных» расширен за счет процедуры анализа ФП;

- блок «Хранение данных» содержит параметры ФП для различных дефектных состояний.

Определение технического состояния ЭПА может производиться по данным спектрального анализа и анализа ФП. Если по результатам диагностирования конкретной ЭПА требуется уточнение диагноза, то для оценки технического состояния в СД предусмотрен анализ ФП. Окончательное решение по определению технического состояния диагностируемого оборудования принимается специалистом-диагностом.

Рисунок 5 – Функциональная схема информационно-измерительной Для предлагаемой СД ЭПА был проведен метрологический анализ, включающий синтез полного измерительного уравнения. Показано, что погрешности разработанной СД ЭПА связаны с реализацией операции начальных этапов измерений. Структурный вид этой операции имеет вид:

Здесь Ф0 – информация датчика тока; R1ус – преобразование усиления; R1ац – аналогово-цифровое преобразование; R1м – преобразование масштабирования;

R1инд – преобразование отображения для визуальной индикации. В разработанной СД для реализации данных преобразований используются те же технические средства, что и в штатной системе. Таким образом, точность измерений в предлагаемой СД ЭПА соответствует точности в штатной системе (5%) и достаточна для расчета и анализа диагностических сигналов.

Рассчитаны меры неопределенности, возникающей при определении технического состояния ЭПА, для вновь разработанной и штатной СД.

Сравнение результатов расчета говорит о снижении информационной неопределенности при использовании предлагаемой СД.

Пятая глава настоящей работы содержит материалы экспериментальных испытаний предлагаемой СД. С целью проведения диагностических экспериментов была собрана лабораторная установка, которая включала ОД, датчики тока и вибрации, усилитель, АЦП E14-140 и компьютер с пакетом программ. С помощью данной установки были зарегистрированы электрические сигналы тока двигателя при срабатывании работоспособной исправной арматуры и арматуры того же типоразмера с дефектами электромеханической части.

Сигнал вибрации снимался одновременно с сигналом тока с целью проведения их последующего сравнительного анализа. Полученные данные подвергались обработке согласно алгоритму предлагаемой методики.

В спектрах токовых сигналов, полученных при дефекте подшипника двигателя (рисунок 6 а) и при отклонении оси выходного вала (рисунок 6 б), проявились основные и комбинационные частоты вращения подшипника и выходного вала. В данном случае идентификация протекающих в ОД процессов с помощью только спектрального анализа невозможна.

аде под ика рот ора нес оос нос Рисунок 6 - Спектры огибающих сигналов тока двигателя привода типа ПГ-05-У2 с Анализ ФП выявил в первом случае синхронные амплитудномодулированные колебания ротора (рисунок 7 а), характерные для локального дефекта подшипника, во втором –фазовую модуляцию, связанную с дефектами сборки, в частности, несоосностью вала двигателя (рисунок 7 б). Таким образом, анализ ФП позволил различить состояния ЭПА, характеризующиеся идентичным представлением в спектре токового сигнала.

а – дефект подшипника ротора; б – несоосность вала двигателя.

Рисунок 7 - Фазовые портреты сигналов тока двигателя ЭПА Методы обработки сигналов, реализованные в предлагаемой СД, позволили провести сравнение частотного состава сигналов вибрации ЭПА и тока, регистрируемого с обмоток электродвигателя. Как показало сравнение, частотный состав сигналов тока и вибрации одинаков в той полосе частот, в которой осуществляется идентификация информационных процессов.

В Приложении А представлены результаты проверки эффективности разработанной ДС в производственных условиях в период ППР на Ростовской АЭС.

Приложение Б содержит Акт внедрения результатов диссертации.

Выводы по диссертационной работе 1. В результате сравнительного анализа современных методов диагностирования электромеханического оборудования в условиях АЭС установлена приоритетность использования в качестве диагностических признаков информации, полученной при регистрации сигналов тока двигателя.

Недостаточная чувствительность данного метода может быть скомпенсирована за счет использования методов цифровой обработки сигналов.

2. Анализ диагностической ситуации, включающий оценку информационных потоков, позволил определить основные источники нелинейности при формировании диагностического сигнала: неисправности в кинематической цепи привода и восприятие двигателем колебаний ротора.

3. Теоретически обосновано и экспериментально подтверждено, что амплитудно-частотный спектр токового сигнала ЭПА, совместно с информацией о фазово-динамических характеристиках данного сигнала, связаны с наличием дефектов электромеханической части арматуры.

4. На основе связи физических процессов, протекающих в объекте диагностирования с параметрами регистрируемых сигналов тока двигателя ЭПА, получена модель идентификации, позволяющая разработать алгоритм выявления дефектов арматуры при наличии помех в диагностическом сигнале.

5. Методика диагностики дефектов ЭПА на ранних стадиях их развития может быть построена на основе совместного анализа параметров спектра и ФП диагностического сигнала, причем повышение чувствительности методики обеспечивается визуальным проявлением дефекта в ФП сигнала.

6. Расчетом комбинаторно-вероятностной меры неопределенности показано, что снижение информационной неопределенности в СД ЭПА достигается при реализации совместного анализа ФП и спектра диагностического сигнала ЭПА.

7. Метрологический анализ информационно-измерительной СД ЭПА, осуществленный на основе операционального подхода, позволил установить, что точность измерений в данной системе достаточна для измерения и анализа диагностических сигналов.

8. Алгоритмизованная процедура идентификации технического состояния ЭПА по результатам совместного анализа фазового портрета и спектра диагностического сигнала была реализована на базе информационно-измерительной СД ЭПА и получила успешную апробацию в условиях лабораторных испытаний и планово-предупредительных ремонтов Ростовской и Нововоронежской АЭС.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ

1. Абидова Е.А., Пугачёв А.К., Пугачёва О.Ю. Применение фазового плоскостного метода для диагностики электроприводной арматуры. Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки.

Материалы конференции Состояние и перспективы строительства и ввода в эксплуатацию второго блока Ростовской АЭС. Безопасная эксплуатация энергоблоков АЭС. - Волгодонск 2010. - С. 16-18.

2. Чернов А.В., Пугачёва О.Ю., Абидова Е.А. Математическое моделирование диагностического сигнала при оценке состояния электроприводной арматуры по сигналу тока двигателя. [Электронный ресурс]:

http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n3y2011/499/.

3. Чернов А.В., Пугачёва О.Ю., Абидова Е.А. Обработка диагностической информации при оценке технического состояния электроприводной арматуры АЭС. [Электронный ресурс]: Инженерный вестник Дона №3 2011 – Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n3y2011/502/.

4. Никифоров В.Н., Пугачёва* Е.А., Пугачёва О.Ю., Трембицкая Н.Л.

Методика оценки технического стояния электроприводной арматуры // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки.

Материалы конференции Состояние и перспективы развития строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС. - Волгодонск, 2006. – С. 65 - 71.

5. Бабенко Р.Г., Белых Г.А., Пугачёва Е.А. и др. К вопросу оценки технического состояния однотипной электроприводной арматуры // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки Материалы конференции Состояние и перспективы развития строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС. - Волгодонск, 2007. – С. 17 - 19.

6. Пугачёв А.К., Пугачёва Е.А., Пугачёва О.Ю., Чернов А.В. Моделирование дефектов электоприводной арматуры // Известия высших учебных заведений.

Северо-Кавказский регион. Технические науки. Материалы конференции Состояние и перспективы развития строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС. - Волгодонск, 2007. – С. 23 - 25.

7. Пугачёва Е.А. Оценка равномерности передачи движения электроприводом запорно-регулирующей арматуры // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. Материалы конференции Состояние и перспективы развития строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС. - Волгодонск, 2008. – С. 26 - 27.

8. Пугачёв А.К., Пугачёва Е.А., Пугачёва О.Ю., Чернов А.В. Выделение фазовой модуляции в токовом сигнале электродвигателя // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. Материалы конференции Состояние и перспективы развития строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС. - Волгодонск, 2008. – С. 18 - 21.

9. Абидова Е.А. Применение опорной маски спектра сигнала электродвигателя арматуры для диагностирования неисправностей // [Электронный ресурс]: Инженерный вестник Дона №1 2009 г. – Режим доступа:

http://ivdon.ru/magazine/archive/n1y2009/110/.

10. Абидова Е.А., Пугачёв А.К., Пугачёва О.Ю., Чернов А.В.

Диагностика электроприводного оборудования по амплитудно-фазовым характеристикам сигнала тока двигателя // Материалы VII Международной научно-практической конференции «Актуальные научные достижения» том № 20. - Прага, 2011. – с. 40 - 46.

* Примечание: Пугачёва Елена Александровна сменила фамилию в 2008 г. (с 05. 07. 2008 г. – Абидова Елена Александровна) Подписано в печать _. Формат 60х84 1/16.

Усл. п. л. 1,0. Печать офсетная. Бумага офсетная. Типография РПК Волгодонского инженерно-технического института-филиала национального исследовательского университета Московского инженерно-физического института. 347360, Ростовская область, г. Волгодонск, ул. Ленина, 73/94 Заказ № _. Тираж 100 экз.