Методи спектрального діагностування технологічних станів квазістаціонарних об'єктів промисловості

Abstract

Роботу присвячено перспективі застосування гармонічного аналізу на основі косинусного спектрального перетворення Фур’є для діагностування технологічних об’єктів у нафтогазовій промисловості. Збільшення глибини буріння свердловин, геологічні умови сучасного буріння на нафту та газ диктують необхідність постійного удосконалення не лише технології буріння та нафтогазового обладнання, але й попередження аварійних ситуацій та удосконалення методів діагностування вузлів, механізмів, агрегатів тощо. Одним з таких параметрів, які потребують спектрального аналізу у процесі буріння є вібрації бурового інструмента. Спектральний аналіз також широко використовують для діагностування глибинних насосів, підшипників компресорних агрегатів потужних електроприводів та вентиляторів та інше. Існуючу інформаційну технологію спектрального аналізу характеристик промислових об’єктів найчастіше реалізовано на основі відомого перетворення Фур’є в комплексній області та швидкого перетворення Фур’є на основі спецпроцесорів. Виконаний аналіз системних характеристик відомих програмно апаратних засобів обчислення спектрів свідчить про певну складність та обмежені функціональні можливості: 1. Необхідно виконувати операції над комплексними числами 2. Обмежене число каналів вихідних даних отриманого спектру. В роботі пропонується застосування косинусного перетворення Фур’є, яке може бути виконане над дійсними цілими числами шляхом послідовного обчислення автокореляційної та в взаємокореляційної функцій, що дозволить реалізувати спецпроцесори з меншою апаратною складністю та підвищеною швидкодією.

The work is focused on the application for harmonic analyses based on cosine transform spectral for Fourier diagnosing process facilities in the oil and gas industry. Increasing the drilling depth of a well, geological conditions of modern oil and gas drilling dictate the need to improve not only drilling technology and equipment, but also to prevent accidents and improve methods for diagnosing components, mechanisms, assemblies. One of the parameters that requires spectral analysis in the process of drilling is drilling tool vibration. Spectral analysis is widely used to diagnose deep pumps, bearings, compressor units, powerful motors and fans. Existing information technology of the spectrum analysis of industrial facilities characteristics is often implemented on the base of the Fourier transform in the complex domain and the FFT on the base of special processors. The analysis of system characteristics, known hardware and software computing spectrum shows some complexity and limited functionality: 1. Necessary to perform operations on complex numbers 2. Limited number of output channels in obtained spectrum. The paper proposes the usage of cosine Fourier transform that can be performed on valid whole numbers successively computing autocorrelation and mutual correlation functions that will implement special processors with less hardware complexity and higher speed.