Modeling intelligent software for the diagnostic and monitoring of ship power plant components using Markov chain.

Abstract

The reliability and serviceability of metal structures depends on the quality of control over the technical condition and mechanical properties of materials in accordance with international standards. However, in the course of operation, deviations from the normative values of material properties occur due to the uncertain nature and magnitude of the loads, which necessitates periodic shutdowns of the equipment for the purpose of diagnostics. Uninterrupted operation of elements of power equipment of marine vessels depends on the quality of control of their technical condition by physical diagnostic methods. The most effective method of reducing operating costs and increasing the reliability of equipment is maintenance based on interactive monitoring of its condition, detection of malfunctions and forecasting of energy equipment parameters. This makes the tasks of control, diagnosis and forecasting of energy equipment parameters particularly relevant. At the same time, the use of various diagnostic methods does not allow taking into account all the features of real operating conditions. This problem is especially acute in conditions of various extreme situations and peak loads, which cannot be taken into account. Probabilistic methods, in particular Markov chains, are a promising area of research. The system of intelligent diagnostics and monitoring of ship power plant turbochargers using Markov chains is presented. The novelty of the developed methodology lies in replacing discrete time intervals of the diagnostic process with a sequence of states of technical objects. In this formulation, Markov chains represent a synthetic property that accumulates diverse factors. Randomization of stochastic diagnostic and monitoring processes of ship power plant components enables an increase in reliability of equipment under severe operating conditions. The results of calculations of digitalization of experimental data, calculations of transition matrices and construction of an orgraph allowing to study the kinetics of damage accumulation in real time are presented. Надійність і експлуатаційна придатність металоконструкцій залежить від якості контролю за технічним станом і механічними властивостями матеріалів відповідно до міжнародних стандартів. Проте в процесі експлуатації виникають відхилення від нормативних значень властивостей матеріалів через невизначений характер і величину навантажень, що зумовлює необхідність періодичних відключень обладнання з метою діагностики. Безперебійна робота елементів енергетичного обладнання морських суден залежить від якості контролю їх технічного стану фізичними методами діагностики. Найбільш ефективним методом зниження експлуатаційних витрат і підвищення надійності обладнання є проведення технічного обслуговування на основі інтерактивного моніторингу його стану, виявлення несправностей і прогнозування параметрів енергетичного обладнання. Це робить особливо актуальними завдання контролю, діагностики та прогнозування параметрів енергетичного обладнання. У той же час використання різних методів діагностики не дозволяє врахувати всіх особливостей реальних умов експлуатації. Особливо гостро ця проблема постає в умовах різних екстремальних ситуацій та пікових навантажень, які врахувати неможливо. Перспективним напрямом досліджень є імовірнісні методи, зокрема ланцюги Маркова. Представлена система інтелектуальної діагностики та моніторингу турбокомпресорів суднової енергетичної установки з використанням ланцюгів Маркова. Новизна розробленої методики полягає в заміні дискретних інтервалів часу діагностичного процесу послідовністю станів технічних об'єктів. У цьому формулюванні ланцюги Маркова являють собою синтетичну властивість, яка акумулює різноманітні фактори. Рандомізація процесів стохастичної діагностики та моніторингу компонентів суднової енергетичної установки дозволяє підвищити надійність обладнання у важких умовах експлуатації. Наведено результати розрахунків оцифровки експериментальних даних, розрахунків матриць переходів і побудови орграфа, що дозволяє досліджувати кінетику накопичення ушкоджень в реальному часі.