автореферат диссертации по безопасности жизнедеятельности человека, 05.26.03, диссертация на тему:Разработка методов повышения безопасности эксплуатации машинных агрегатов нефтегазовых производств с электрическим приводом

На правах рукописи

ШИКУНОВ ВЛАДИМИР НИКОЛАЕВИЧ

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ МАШИННЫХ АГРЕГАТОВ НЕФТЕГАЗОВЫХ ПРОИЗВОДСТВ С ЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ПРИВОДОМ

Специальность 05 26 03 - «Пожарная и промышленная безопасность»

(нефтегазовая отрасль)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 2 СЕН 2008

Уфа - 2008

003446652

Работа выполнена в Уфимском государственном нефтяном техническом университете

Научный руководитель доктор технических наук, доцент

Баширов Мусса Гумерович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Банков Игорь Равильевич,

доктор технических наук, профессор Ураксеев Марат Абдуллович

Ведущая организация ЗАО «Центр диагностики трубопроводов

«Интроско» корпорации «Обнинск»

Защита состоится а (о _ 2008 года в /X на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212 289 05 при Уфимском государственном нефтяном техническом университете по адресу 450062, Республика Башкортостан, г Уфа, ул Космонавтов, I

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского государственного нефтяного технического университета.

. е>9

Автореферат разослан «__» /_2008 года

Ученый секретарь совета Лягов А В

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Как показывают статистические данные, состояние промышленной и пожарной безопасности нефтегазовой отрасли определяется безотказностью машинных агрегатов От их работоспособности во многом зависит надежность всего технологического комплекса Ввиду высокой опасности обращающихся в технологических циклах предприятий химических веществ, отказ машинных агрегатов может привести к созданию аварийных ситуаций, сопровождается значительным экономическим и экологическим ущербом Большая часть машинных агрегатов предприятий нефтегазовой отрасли имеет электрический привод Отличительной особенностью машинных агрегатов с электрическим приводом является то, что их техническое состояние определяется безотказностью совокупности элементов механической части и электрического привода По данным ВНИИПО порядка 50% пожаров на предприятиях нефтехимии и нефтепереработки происходят по электротехническим причинам, в том числе из-за отказа элементов электроприводов машинных агрегатов

Механическая часть машинных агрегатов состоит из подвижного органа электромеханического преобразователя, механических передач и исполнительного органа, в котором полезно реализуется механическая энергия Электрический привод машинных агрегатов состоит из большого количества разнообразных по конструкции и физическому принципу действия элементов и имеет два канала - силовой и информационный По первому транспортируется преобразуемая энергия, по второму осуществляется управление потоком энергии, а также сбор и обработка сведений о состоянии и функционировании системы В электрическую часть силового канала входят устройства, преобразующие и передающие электрическую энергию от источника питания (трансформаторы, линии электропередачи, коммутационная аппаратура) к электромеханическому преобразователю Таким образом, с одной стороны, электропривод взаимодействует с системой электроснабжения, а с другой стороны, через исполнительный механизм агрегата - с технологическим процессом Отказ любого элемента этой цепочки приводит к нарушению технологического про-

цесса

Согласно Федеральному закону «О промышленной безопасности опасных производственных объектов», предприятия и организации обязаны обеспечивать безопасность эксплуатации производственных объектов, защиту личности и общества от аварий и их последствий Повышение пожарной и промышленной безопасности технологических процессов нефтегазовых производств представляет несомненный научный и практический интерес как для отдельных предприятий, так и для отрасли в целом В связи с этим исследования, направленные на разработку методов, позволяющих оценить техническое состояние и прогнозировать ресурс безопасной эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом и за счет этого снизить риск возникновения аварийных ситуаций на предприятиях нефтегазовой отрасли, являются актуальными Эта отражено в паспорте специальности 05 26.03 "Пожарная и промышленная безопасность", одним из приоритетных направлений которой является разработка методов оценки и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации технических устройств сложных технических систем опасных производственных объектов

Исследования проводились в соответствии с Государственной научно-технической программой «Безопасность Новые методы и критерии обеспечения безопасности рабочих процессов, технологий, конструкций, сложных технических систем, людей и окружающей среды в случае возникновения техногенных аварий и катастроф"

Целью работы является разработка методов повышения безопасности эксплуатации машинных агрегатов нефтегазовых производств, основанных на анализе взаимосвязи параметров генерируемых двигателем электропривода токов и напряжений с их техническим состоянием

Реализация цели диссертационной работы осуществлялась путем постановки и решения следующих основных задач

- анализ влияния отказов машинных агрегатов на безопасность технологических процессов предприятий нефтегазовой отрасли,

- исследование характерных повреждений и режимов работы машинных агрегатов для выявления диагностических параметров, позволяющих идентифицировать их техническое состояние,

- исследование динамики изменения диагностических параметров машинных агрегатов в процессе возникновения и развития повреждений,

- разработка методов и алгоритмов идентификации технического состояния и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом для снижения риска возникновения аварийных ситуаций на предприятиях нефтегазовой отрасли из-за их внезапного отказа

Научная новизна

1 Установлено, что техническое состояние машинных агрегатов может быть идентифицировано по совокупности параметров генерируемых двигателем электрического привода высших гармонических составляющих токов и напряжений В качестве диагностического параметра предложен бинарный код Д соответствующий совокупности параметров гармонических составляющих токов и напряжений, генерируемых двигателем электропривода Идентификация технического состояния машинных агрегатов осуществляется с применением метода искусственных нейронных сетей

2 Установлено, что в процессе накопления повреждений элементов машинных агрегатов возрастает интенсивность генерируемых двигателем электрического привода гармонических составляющих токов и напряжений на характерных частотах Разработан метод повышения безопасности эксплуатации машинных агрегатов, основанный на использовании диагностического параметра поврежденности Р{1Ь отражающего динамику изменений технического состояния машинных агрегатов

3 Предложено в качестве интегрального датчика для мониторинга технического состояния машинного агрегата использование двигателя электропривода

Практическая значимость работы. Разработанные методы и алгоритмы приняты к внедрению в ОАО "Сапаватнефтеоргсинтез" для мониторинга технического состояния машинных агрегатов с электрическим приводом, используются при проведении лабораторных занятий в Филиале Уфимского государственного нефтяного технического университета в г Салавате Учебные пособия с грифом УМО «Экономика электропотребления в промышленности» и «Диагностика электрических сетей и электрооборудования промышленных предприятий», написанные в соавторстве с использованием материалов диссертации, являются основными учебными пособиями по соответст-

вующим дисциплинам специальности 140610 65 «Электрооборудование и электрохозяйство предприятий, организаций и учреждений».

Апробация работы Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на Международной научно-практической конференции «Модели, алгоритмы, программы процессов и систем управления электрооборудованием и электрохозяйством» (г Армавир, 2004 г), Межвузовской научно-технической конференции «Наука, технология, производство» (г Уфа, 2005 г), Международной научно-практической конференции "Дни науки - 2005" (Украина, 2005 г), VI Международной научно-методической конференции «Высокие технологии в педагогическом процессе» (Нижний Новгород, 2005 г ), Научно-методической конференции по проблемам инженерного образования (г Москва, 2005 г), Международной научно-практической конференции «Электрооборудование и электрохозяйство процессы и системы управления - ЭЭПС - 2005» (г Казань, 2005 г), Второй Межотраслевой научно-практическая конференции "Проблемы совершенствования дополнительного профессионального и социогуманитар-ного образования специалистов топливно-энергетического комплекса" (г Уфа, 2005г), Международных научно-практических конференциях "Нефтегазопереработка и нефтехимия" (г Уфа, 2005,2006,2007,2008 гг)

Публикации. По материалам диссертации опубликованы 22 работы, в том числе в соавторстве 2 учебных пособия для вузов с грифом УМО, 1 статья в издании, рекомендованном экспертным советом ВАК по специальности

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка использованных источников из 120 наименований, изложена на 146 страницах машинописного текста, содержит 27 рисунков и 15 таблиц ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дана общая характеристика работы, обоснована ее актуальность, сформулированы цель и основные задачи исследований

Первая глава посвящена анализу состояния проблемы обеспечения промышленной безопасности технологических процессов нефтегазовых производств при отказах машинных агрегатов Приведена классификация неисправностей машинных агрегатов, проведен анализ статистических данных, отражающих влияние отказов

машинных агрегатов на промышленную и пожарную безопасность технологических процессов предприятий нефтегазовой области

Идентификация технического состояния и прогнозирование ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом в настоящее время представляет собой сложную задачу, требующую применения целого комплекса методов и технических средств В работе рассмотрены современные методы и средства технической диагностики и мониторинга технического состояния машинных агрегатов Проведен анализ достоинств, недостатков и возможность применения для диагностирования машинных агрегатов таких распространенных в промышленности методов, как вибрационный, тепловизионный, акустический, магнитный и вихрето-ковый Рассмотрены методы диагностики, применяемые для обеспечения необходимого уровня безопасной эксплуатации элементов системы электропривода машинных агрегатов методы, основанные на измерении отклонений номинальных значений токов и напряжений и изменения составляющих этих величин по амплитуде, фазе, частоте, измерение сопротивлений и проводимостей диэлектриков и проводников, параметров шума, испытания повышенным напряжением, метод частичных разрядов Существующие методы диагностики машинных агрегатов с электрическим приводом в основном ориентированы на использование в системе планово-предупредительных ремонтов и испытаний оборудования.

Современная технология обслуживания по фактическому состоянию основывается на управлении надежностью оборудования и состоит в том, что обслуживание и ремонт должны выполняться в зависимости от реального текущего состояния оборудования, контролируемого в процессе эксплуатации без каких-либо разборок и ревизий на базе контроля и анализа соответствующих параметров Для перехода к системе обслуживания оборудования по фактическому состоянию предприятие должно иметь систему диагностики, включающую в себя объекты диагностирования, нормативно-техническую документацию, методы, технические средства и специально подготовленный персонал Для большинства существующих на предприятиях систем эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом характерно отсутствие комплексной системы диагностики состояния агрегатов с целью

раннего обнаружения дефектов электрической и механической частей и отслеживания тенденций их развития, более точного планирования видов и сроков технического обслуживания и ремонта Исследования физических процессов, протекающих в электроприводах машинных агрегатов в переходных и установившихся режимах, проведенные в последние годы такими известными зарубежными и российскими учеными, как Altug S , Bayir R, Marques Cardoso A.J., Копылов И П, Гамазин С И, Гашимов M А , Петухов В С , Суворов И Ф , и научными коллективами Московского энергетического университета (технического университета), Читинского государственного университета, «А & Alpha consulting», позволили установить наличие взаимосвязи между изменениями в техническом состоянии и режимах работы машинных агрегатов и параметрами генерируемых двигателем электропривода высших гармонических составляющих токов и напряжений Дальнейшие исследования выявленных закономерностей и применение современных методов распознавания образов открывают широкую перспективу разработки новых методов идентификации технического состояния и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом и перехода от системы планово-предупредительных ремонтов и испытаний к системе обслуживания по фактическому техническому состоянию

Во второй главе рассмотрены общие вопросы технической диагностики и проведен анализ современных методов идентификации технического состояния и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации оборудования применительно к машинным агрегатам с электрическим приводом

Закономерности, которым подчиняются процессы диагностирования, являются общими для всех объектов любой физической природы, это обстоятельство позволяет рассмотреть общую структуру и дать общее математическое описание процесса диагностирования В системах диагностики средства диагностирования воспринимают и анализируют ответы объекта на входные воздействия и выдают результат диагностирования На состояние объекта влияют факторы (вектор X), определяющие необратимые процессы деградации свойств объехта (коррозионный и эрозионный износ, эксцентриситет вращающихся частей, износ подшипниковых уз-

лов и др), а также случайные внешние и внутренние помехи (температура, пыль, влага рабочей зоны и др ) (вектор /9 Для измерения используется совокупность {£/, /=1,2, , п\ прогнозирующих параметров объекта (вектор ф, относительно которых предполагается, что они существенно зависят от X и позволяют предсказать будущее состояние У объекта При измерении параметров возможны погрешности измерения (вектор вследствие чего вместо вектора £ истинных значений получается вектор £* Ф $ На результаты прогнозирования влияют погрешности прогнозирования - вектор № Таким образом, будущее техническое состояние К объекта зависит от нескольких аргументов

У = (1)

Зависимость (1) является моделью процесса диагностирования Вероятностный характер этой модели определяется тем, что аргументы X, Г, Z и IV являются существенно случайными функциями Получить зависимость (1) в явной аналитической форме для сколько-нибудь сложных объектов практически невозможно В связи с этим используются специальные приемы упрощения как самой модели, так и процедур ее обработки, позволяющие разработать практически реализуемые методы идентификации технического состояния и прогнозирования безопасного ресурса эксплуатации оборудования Идентификация технического состояния оборудования сводится к задаче распознавания образов Каждый объект описывается совокупностью основных характеристик (признаков, свойств) и дополнительной характеристикой, которая указывает на принадлежность объекта к некоторому классу (образу) Успех в решении задачи распознавания образов зависит в значительной мере от того, насколько удачно выбраны признаки объекта Для решения задач идентификации состояния технических объектов наибольшее применение нашли следующие методы распознавания

1 Метрические методы распознавания образов, основанные на количественной оценке близости двух состояний объекта Мерой близости считается расстояние между точками, изображающими состояние объекта в пространстве признаков

2 Статистические методы, основанные на распределении по классам в соответствие с классификацией по правилу Байеса

3 Структурные и синтаксические методы, основанные на логическом анализе вхождения или невхождения в рассматриваемые классы отдельных элементов, составляющих объект, и их последовательностей

4 Динамические методы, основанные на представлении связи между входными и выходными сигналами объекта с помощью передаточной функции Передаточная функция определяется как отношение выходного и входного сигналов объекта, преобразованных по Лапласу W(p) = Y(p)/X(p)

5 Метод искусственных нейронных сетей, основанный на использовании элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона Y =f(X), где Х-входной, a Y - выходной векторы сети Важным преимуществом использования нейронных сетей в задачах диагностики является обучаемость В процессе работы системы диагностики можно выполнять добавление или корректировку диагностического словаря

Решение проблемы прогнозирования и обеспечения реального ресурса предусматривает установление качественных и количественных закономерностей, определяющих ресурс оборудования, разработку методов оценки влияния различных факторов на ресурс Особый интерес представляет проблема прогнозирования индивидуального ресурса по результатам наблюдений за состоянием оборудования в процессе эксплуатации Общепризнанными методами прогнозирования являются

- методы Бокса-Дженкинса (ARIMA, ARMA), основанные на использовании информации, содержащейся в предыстории прогнозируемых рядов,

- регрессионные методы, основанные на использовании прогнозируемой переменной и отобранного заранее комплекта переменных, от которых она зависит,

- эконометрические методы, включающие в себя следующие методы средние и скользящие средние, методы Хольта и Брауна, метод Винтерса, в которых используется сглаживание случайных выбросов относительно среднего;

- метод нейронных сетей, который используется преимущественно тогда, когда неизвестен точный вид связей между входами и выходами, эти зависимости находятся в процессе обучения сети

Самым перспективным количественным методом прогнозирования является

метод нейронных сетей При использовании нейронных сетей легко исследовать зависимость прогнозируемой величины от независимых переменных Используя даже самую простую нейросетевую архитектуру и базу данных, легко получить работающую систему прогнозирования Учет системой внешних параметров будет определяться включением соответствующего входа в нейронную сеть

В третьей главе приведены результаты исследований взаимосвязи режимов работы и характерных повреждений машинных агрегатов с параметрами генерируемых двигателем электрического привода высших гармонических составляющих токов и напряжений. В качестве объектов исследования выбраны наиболее распространенные в нефтегазовой отрасли машинные агрегаты с электрическим приводом - вентиляторы, центробежные и поршневые насосы, от технического состояния которых во многом зависит безопасность технологических процессов Структурные и принципиальные схемы экспериментальных установок разработаны в соответствии с «Межотраслевыми правилами по охране труда» ПОТ Р М-016-2001, РД 153-34 003 150-00 Методики проведения экспериментальных исследований и обработки результатов разработаны в соответствии с ГОСТ 13109-97, РД 153-34 0-15 502-2002, руководствами по эксплуатации средств измерений и инструкциями по обслуживанию и эксплуатации машинных агрегатов Для оценки степени искажения формы кривых тока и напряжения определенными гармоническими составляющими использовались коэффициенты n-х гармонических составляющих KUn =-^М00%,

К1п = —-100% Расположение источников гармонических составляющих тока оп-

Ij

ределялось по знаку активной мощности Р(п) n-й гармоники Метрологическое обеспечение результатов экспериментальных измерений осуществлялось согласно ГОСТ 24555-8, ГОСТ 14014-91, ГОСТ 22261. При анализе результатов измерений параметров гармонических составляющих устанавливался нижний предел, определяемый погрешностью средств измерений, равный 0,5 % для коэффициента Кщп) п -й гармонической составляющей напряжения и для Kí{n) п - й гармонической состав-

ляющей тока Значения Кц(п) и Ki(n), меньшие указанных пределов, округлялись до нуля

На предприятиях нефтегазовой отрасли используются машинные агрегаты с электрическим приводом на напряжения 0,4 и 6 (10) кВ. Условия проведения экспериментальных исследований оборудования на эти напряжения существенно отличаются Для исследования машинных агрегатов на напряжение 0,4 кВ в лаборатории диагностики Филиала ГОУ ВПО УГНТУ в г Салавате разработаны экспериментальные установки, схема и внешний вид которых изображены на рисунках 1 и 2 Для измерения параметров гармонических составляющих токов и напряжений использован трехфазный портативный анализатор количества и качества электрической энергии AR 5 фирмы «CIRCUTOR Software» (Испания), укомплектованный программным комплексом «Power Vision 1 6Ь», «Harmonics 2 14» и «FromAR5» Прибор позволяет измерять параметры 49 гармонических составляющих тока и напряжения Программное обеспечение предназначено для работы в операционной среде «Windows 95/98/МЕ/ХР» и позволяет выполнить быстрый и точный анализ параметров электропотребления Состояние изоляции и проводников элементов системы электропривода машинных агрегатов контролировалось с помощью микропроцессорного прибора типа 2801 IN производства компании «Standard Electric Works» (США)

Исследуемый машинный агрегат

Рисунок 2 - Внешний вид экспериментальных установок для исследования машинных агрегатов поршневого насоса РПН-1-30 (а); центробежного насоса ЗГр-8 (б); центробежных вентиляторов

Ц4-70№2,5 (в) и Ц4-70№3 (г)

Режимы работы центробежного и поршневого насоса изменяли открытием (закрытием) задвижек на всасывании и нагнетании. Степень открытия (закрытия) задвижек на всасывании и нагнетании составляла 0, 25, 50, 75 и 100 % проходного сечения. Режимы работы центробежных вентиляторов изменяли открытием (закрытием) заслонки на нагнетательном патрубке также на 0, 25, 50, 75 и 100 % проходного сечения. Повреждения машинных агрегатов имитировали заменой подшипников 1 на подшипники с разной степенью изношенности, дисбалансом ротора, различными повреждениями рабочего органа и рядом неисправностей обмотки ротора. Степень изношенности подшипников предварительно определялась с помощью прибора вибродиагностики ИДП-03 и подразделялась на 3 подгруппы - «Нормально», «Удовлетворительно» и «Неудовлетворительно». Сопротивление изоляции обмотки статора электродвигателя доводилось путем увлажнения до значения 0,1 Мом и контролировалось прибором типа 2801 1Ы.

В таблице 1 представлены экспериментально полученные значения коэффициентов нелинейных искажений токов и напряжений ТГЮ асинхронного электродвигателя 4Л80В2УЗ при степени изношенности «Неудовлетворительно» переднего подшипника центробежного вентилятора Ц4-70№3, на рисунке 3 -соответствующие формы кривых токов и напряжений, на рисунке 4 - их

гармонический состав.

Таблица 1 - Значения ТЖ) тока и напряжения электродвигателя 4А80В2УЗ при разной степени изношенности переднего подшипника центробежного вентилятора Ц4-70№3__

Режим THD тока, % THD напряжения, %

А В С А В С

Степень изношенности подшипника «Нормально» 2,7 3,3 4,2 0,5 0,7 1,4

Степень изношенности подшипника «Неудовлетворительно» 3,4 2,8 4,5 4,2 4,1 3,5

со э

in F1: 203В (mA) In F2: 2209 (mA) In F3 1901 (mA)

THD: 3 4% THD: 2 8 % THD: 4.4 %

Maximum: 2780 (mA) Maximum; 3120 (mA) Maximum; 2700 (mA)

Minimum:-2780 (mA) Minimum: -3120 (mA) Minimum:-266D (mA)

Рисунок 3 - Формы кривых токов и напряжений при степени изношенности «Неудовлетворительно» переднего подшипника центробежного вентилятора Ц4-70№3

Для исследования машинных агрегатов с электроприводом на напряжение 6 кВ применен метод пассивного эксперимента с использованием средств телеметрии и базы данных системы диспетчерского контроля и управления (СДКУ) «Нева» ОАО «Салаватнефтеоргсинтез» (рисунок 5). СДКУ «Нева» записывает мгновенные значения трехфазных токов i(t) и напряжений u(t) для типовых узлов нагрузки в виде таблицы и подвергает их анализу. Гармонический анализ реализовывается двумя методами - дискретным и быстрым преобразованиями Фурье (ДПФ и БПФ). Для корректного анализа действующих значений переменных применено измерительное

окно, отвечающее периоду исследуемых частот для моментов времени Ти от 0,02 до 1 с на период частоты от 1 до 500 Гц.

У. п _12_У- 1-3_Уп 1.1_^ - ^2

-- .. J Л ( л _ 1 „ „ „ . .

! | 1 Л ! ■ ■ з 1 9 1 ! 11

2 3 л о ? е 9 Ю 11 12 1.' 1- 15 1;1 17 16 !у 20 2" 22 Г< 25 20 2? 20 19

/п 225.093 {VI VIIР2 225.256 ¡VI 224 4ес л

1П П 2037 585'."1А| Щ Р2; 2209 Э97 (тА> РЭ- 1900 580 нЛ|

Номера гармоник_^

Рисунок 4 - Гармонический состав напряжений и токов при степени изношенности «Неудовлетворительно» переднего подшипника центробежного вентилятора Ц4-70№3

| В процессе исследования 68 машинных агрегатов в ручном режиме проводи-

лось осциллографирование напряжений и токов в течение 10 секунд с интервалом 1 неделя, что позволило проследить динамику изменения спектров напряжений и | токов. В ходе проведения пассивного эксперимента были зафиксированы осциллограммы, содержащие исследуемые аналоговые сигналы и их спектры при работе машинных агрегатов в рабочем режиме, режимах пуска, холостого хода, коротких ! замыканий и перегрузок. Были зафиксированы диаграммы напряжений аварийного I режима - провала напряжения 100 % на секции сборных шин 6 кВ подстанции дли-1 тельностью 70 мс. На рисунках 6 и 7 представлены осциллограммы тока синхронно-^ го электродвигателя на напряжение 6 кВ центробежного насоса при однофазном за-| мыкании в фазе «А» кабеля двигателя в различные моменты времени. До момента короткого замыкания насос находился в работе. Действующее значение потребляе-' мого тока составляло 35 А. В момент короткого замыкания максимальный апериодический ток достиг значения 1200 А.

Рисунок 5 - Структурная схема СДКУ «Нева»

В четвертой главе рассмотрены результаты экспериментальных исследований, выявлены закономерности взаимосвязей параметров генерируемых двигателем электропривода высших гармонических составляющих токов и напряжений и динамики их изменения с техническим состоянием и режимами работы машинных агрегатов, разработаны метод и алгоритм идентификации их технического состояния и алгоритм прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации. Выявлено, что каждому виду неисправностей и режиму работы оборудования соответствует определенный набор (образ) гармоник токов и напряжений. Приведены результаты испытаний разработанных методов и алгоритмов на реальных объектах.

а) б)

а) фаза А; б) фаза В

Рисунок 6 - Спектры гармоник токов синхронного электродвигателя 6 кВ центробежного насоса при коротком замыкании в момент времени t = 120 мс

180 160 140 120 100

О во ^ 80 40 20 0

2 4 В В 10 2468 10

а) б)

а) фаза А; б) фаза В

Рисунок 7 - Спектры гармоник токов синхронного электродвигателя 6 кВ центробежного насоса при коротком замыкании в момент времени t = 130 мс

В процессе эксплуатации, по мере накопления поврежденности в элементах агрегатов, в спектре токов и напряжений увеличивается интенсивность соответствующих гармонических составляющих. При наличии такой сложной взаимосвязи каждое конкретное состояние машинного агрегата может быть представлено совокупностью гармоник токов и напряжений с определенными параметрами - образом технического состояния агрегата. Анализ существующих в настоящее время много-параметровых методов распознавания состояния технических объектов показал, что наиболее приемлемым для идентификации технического состояния и прогнозирования ресурса машинных агрегатов по значениям параметров генерируемых двигателем электропривода гармоник токов и напряжений является метод искусственных нейронных сетей.

Для идентификации технического состояния и прогнозирования ресурса машинных агрегатов с электроприводом на напряжение 6 кВ разработан программно-аппаратный комплекс, в состав которого входят СДКУ «Нева» и специально разработанная на языке программирования «Delphi» программа «Диагностика оборудования 6 кВ» Данная программа позволяет считывать аналоговые сигналы токов и напряжений с осциллограмм системы «Нева», осуществлять гармонический анализ сигналов с использованием дискретного преобразования Фурье, фильтровать гармонические составляющие, поступающие к потребителю из сети, создавать базу образов неисправностей оборудования, идентифицировать техническое состояние и прогнозировать ресурс безопасной эксплуатации оборудования по спектру генерируемых гармонических составляющих токов и напряжений на основе метода искусственных нейронных сетей Однотипные дефекты агрегатов группируются, и им присваивается диагностический код, необходимый для распознавания нейронной сетью Для распознавания характера дефекта (повреждения) используются коэффициенты искажения кривой тока К|(к| и напряжения Ки<ц Для каждого интервала времени определяются коэффициенты искажения, совокупность которых на всем исследуемом интервале времени анализируется нейронной сетью Сеть выдает результат - код возможного дефекта и сравнивает его с данными диагностического словаря

Для определения ресурса безопасной эксплуатации в качестве величины, характеризующей ресурс оборудования, предложен интегральный параметр поврежденное™ оборудования Р(1), характеризующий степень искажения синусоидальности кривой тока совокупностью высших гармоник

Для каждого интервала определяется коэффициент Р(1), совокупность коэффициентов на всем исследуемом интервале времени анализируется нейронной сетью Сеть выдает результат возможного развития значения коэффициента Рп) будущего измерения через тот же интервал времени

D = f(K|,k)) = f(w, K|(1) + w2K1(2)+w3KI(3)+ )

(2)

(3)

/*<.)= ТО = «*|/>,и>+™2/><.2>+Лч>+ ) (4)

В соответствии с вышеизложенным составлен алгоритм идентификации технического состояния машинных агрегатов на основе анализа параметров гармонических составляющих токов и напряжений (рисунок 8) Программа рассчитывает мгновенные значения тока и напряжения соответствующей фазы к-й гармоники 1|,, ик, а также угол между данными величинами еря Нахождение угла фк необходимо для фильтрации гармоник «пришедших» из питающей сети по условию -90° <Фк< +90° если условие выполняется - значения ^ ик к-й гармоники обнуляются Мобильный программно-аппаратный комплекс (ПАК) для оперативной оценки технического состояния машинных агрегатов с электроприводом на напряжение 0,4 кВ реализован на основе анализатора качества электрической энергии АН 5, персонального компьютера типа ноутбук и программы «Диагностика оборудования 0,4 кВ» Структурная схема ПАК представлена на рисунке 9 На рисунке 10 представлен внешний вид ПАК

Разработанные программно-аппаратные комплексы были испытаны в реальных производственных условиях на объектах ОАО «Салаватнефтеоргсинтез» В качестве объектов для испытания ПАК на основе СДКУ «Нева» были выбраны 9 центробежных насосов и дымосос Результаты испытаний совпали с заключениями Производственно-диагностического управления ОАО «Салаватнефтеоргсинтез» по результатам вибродиагностического контроля состояния этих агрегатов На рисунке 11 приведен график оценки текущего технического состояния и прогнозирования ресурса центробежного насоса типа ПЭ-65-40

Начало

Рисунок 8 - Алгоритм идентификации технического состояния машинных агрегатов на основе анализа параметров высших гармоник

Для испытания мобильного программно-аппаратного комплекса были использованы центробежные вентиляторы с трехфазными асинхронными электродвигаге-

дями типа 4А90Ь2УЗ, запитанные от РТП-64.

Щит управления ирктт*

МШщ

фх ■

тт

Объект диагностирования

Резервирование базы данных на файл-сервере

Вывод результатов на принтер

Програмно-аналитический комплекс

Выборка

данных

Фильтрация

Ноутбук

Обучение ИНС

Сравнение с диагностическим словарем с использованием ИКС

Выдача заключения

Рисунок 9 Программно-аппаратный комплекс для идентификации технического состояния машинных агрегатов

Рисунок 10 - Внешний вид мобильного программно-аппаратного комплекса для идентификации технического состояния машинных агрегатов

Результаты испытаний показали удовлетворительное текущее состояние вентиляторов с уверенностью нейронной сети в полученных результатах 84 %. Контрольная проверка состояния дорожек и тел качения на износ, качества смазки и температуры подшипников вентиляторов прибором вибрационной диагностики ИДГ1 - 03 также показала их удовлетворительное состояние.

21

о.

<ц

я

Си

<и К 33 <и сп

(Я «

ГО

50 40 30 20 10 0

38 7

38 7

38 7

38 7

Ж

38 65

ППВПУЖД?НИР по пйнятдрнп

повреждение обнаружено

обнаружено кпитпче<тсое повреждение

—I-г—

21 03 2007 28 03 2007 04 04 2007 11 04 2007 18 04 2007 25 04 2007

Дата исследования

Рисунок 11 - График оценки текущего технического состояния и прогноза ресурса центробежного насоса типа ПЭ-65-40 с электродвигателем А2-В2-2УЗ мощностью 120 кВт

На основании проведенных исследований могут быть сделаны следующие основные выводы:

1 Разработаны методы снижения риска возникновения аварийных ситуаций на предприятиях нефтегазовой отрасли из-за внезапных отказов машинных агрегатов с электрическим приводом, основанные на анализе параметров генерируемых двигателем электропривода высших гармонических составляющих токов и напряжений

2 Установлено, что техническое состояние машинных агрегатов с электрическим приводом может быть однозначно определено по совокупности параметров генерируемых двигателем электропривода высших гармонических составляющих токов и напряжений В качестве диагностического параметра, отражающего конкретную совокупность параметров высших гармонических составляющих токов и напряжений, предложен бинарный код Д получаемый в результате спектрального анализа токов и напряжений двигателя электропривода

3 Установлено, что в процессе накопления повреждений в элементах машинных агрегатов возрастает интенсивность генерируемых двигателем электропривода гармонических составляющих токов и напряжений на характерных частотах В качестве диагностического параметра, отражающего динамику изменения спектра генерируемых гармоник, предложен интегральный параметр поврежденности Р(х}, отражающий степень искажения синусоидальности тока высшими гармониками Определены пороговые значения параметра Р^ соответствующие следующим состояниям машинных агрегатов

- повреждение не обнаружено,

- повреждение обнаружено,

- обнаружено критическое повреждение

4 Разработан алгоритм, обеспечивающий безопасность эксплуатации машинных агрегатов нефтегазовых производств, основанный на идентификации их технического состояния по результатам спектрального анализа токов и напряжений двигателя электропривода и использования метода искусственных нейронных сетей

5 Разработанные методы оценки технического состояния и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом приняты к внедрению в ОАО «Салаватнефтеоргсинтез», используются в учебном процессе в Филиале Уфимскою государственного нефтяного технического университета в г Салавате

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих псчаз ных работах:

1 Баширов М Г Диагностика электрических сетей и электрооборудования промышленных предприятий учеб пособие для вузов с грифом УМО / М Г Баширов, В Н Шикунов - Уфа Изд-во УГНТУ 2004 - 220 с

2 Баширов М Г Экономика электропотребления в промышленности учеб пособие для вузов с грифом УМО / М Г Баширов, Э М Баширова, Н К Буданкин, В Н Шикунов и др - Уфа Изд-во УГНТУ 2004 -156с

3 Шикунов В Н Анализ влияния высших гармоник и переходных процессов в электрических сетях на безопасность химико-технологических процессов / В Н Шикунов. М Г Баширов, Л Я Назметдинов // Нефтегазопереработка и нефтехимия - 2005 материалы Междунар науч -практ конф - Уфа ГУП "Институт иефтехимпереработки РБ", 2005 - С 297 - 298

4 Баширов М Г Идентификация повреждений в электрических сетях предприятий нефтехимии и нефтепереработки на основе гармонического анализа гоков и напряжений переходного процесса / М Г Баширов, В Н Шикунов // Дни науки - 2005 материалы Междунар науч -практ конф - Украина - www rusnauka сош

5 Баширов М Г Влияние высших гармоник и переходных процессов в электрических сетях на работу систем релейной защиты и автоматики / МГ Баширов В Н Шикунов!! Известия Тульского государственного университета -Тула Изд-во ТулГУ, 2005 - Выпуск 3 - С 82-84

6 Баширов М Г Влияние высших гармоник в системах электроснабжения промышленных предприятий на работу этектрооборудования / М Г Баширов В Н Шикунов А Я Назметдинов // Наука технологии, производство - 2005 материачы межвуз науч -техн конф - Уфа Изд-во УГНТУ 2005 -С 240

7 Ьаширов М Г Анализ влияния высших гармоник в системах электроснабжения на работу электрооборудования / М Г Баширов, В Н Шикунов, А Я Назметдинов // Наука, технологии, производство - 2005 материалы межвуз науч -техн конф - Уфа Изд-во УГНТУ, 2005 - С 266

8 Косогорин А Н Совершенствование методов диагностики повреждений этектрооборудо-вания /АН Косогорин. М Г Баширов, Э М Баширова, В Н Шикунов // Нефтегазопереработка и нефтехимия - 2006 материалы Междунар науч -практ конф - Уфа Изд-во ГУП «Институт нефтехимпереработки РБ», 2006 - С 323

9 Баширов М Г Разработка современных методов диагностики систем электроснабжения нефтегазовых комплексов / МГ Баширов, В Н Шикунов // Актуальные проблемы нефтегазового дела сб науч тр - Уфа Изд-во УГНТУ,2006 - ТЗ -С 13-17

10 Баширов М Г Анализ влияния высших гармоник в этектрических сетях промышленных предприятий на работу систем релейной защиты и автоматики / М Г Баширов, В Н Шикунов // Проблемы энергетики - Казань Изд-во КЭГТУ, 2006 -№11-12 - С 41 -45

11 Баширов М Г Исследование влияния высших гармоник в электроэнергетической системе нефтехимических предприятий на работу элементов и систем релейной защиты и автоматики / М Г Баширов, Р М Каримов В Н Шикунов // Нефтегазопереработка и нефтехимия - 2007 материалы Междунар науч -практ Конф - Уфа Изд-во ГУП «Институт нефтехимпереработки РБ», 2007 -С 418-419

12 Александров ДНК вопросу обеспечения безопасности технологических процессов при повреждениях в электроэнергетической системе предприятий / Д Н Александров М Г Баширов, В Н Шикунов А Н Косогорин // Нефтегазопереработка и нефтехимия - 2007 материалы Междунар науч -практ конф - Уфа Изд-во ГУП «Институт нефтехимпереработки РБ», 2007 -С 419-420

13 Валеев М А Диагностика технического состояния и прогнозирование ресурса электрооборудования по параметрам генерируемых высших гармоник токов и напряжений / М А Валеев, М Г Баширов, В Н Шикунов, А Н Косогорин // Нефтегазопереработка и нефтехимия - 2007 материалы Междунар науч -практ конф - Уфа Изд-во ГУП «Институт нефтехимпереработки РБ», 2007 - С 421 -422

14 Баширов М Г Анализ влияния высших гармоник в электрических сетях промышленных предприятий на промышленную и пожарную безопасность технологических процессов / М Г Баширов, В Н Шикунов//Тр Филиала АН РБ в г Стерлитамаке - Уфа Гитем 2007 - Вып 5 - С 90-93

15 Шикунов В Н Исследование влияния характерных неисправностей асинхронных электродвигателей на гармонический состав токов и напряжений / В Н Шикунов. Э М Усманов, И В Прачов // Тр Филиала АН РБ в г Стерлитамаке - Уфа Гилем, 2007 - Вып 5 - С 98-99

16 Шикунов В Н Обеспечение безопасности технологических процессов нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств при повреждениях в электроэнергетической системе предприятия//Нефтегазовое дело -2008 -№1 -С 181-188

Подписано в печать 01 09 08 Бумага офсетная Формат 60x84 1/16 Гарнитура «Тайме» Печать трафаретная Уел - печ л 1 Тираж 90 Заказ 163 Типография Уфимского государственного нефтяного технического университета Адрес типографии 450062, Республика Башкортостан, г Уфа, ул Космонавтов, 1

1 Проблема обеспечения безопасности технологических процессов нефтегазовых производств при отказах машинных агрегатов с электрическим приводом ,

1.1 Отказы машинных агрегатов с электрическим приводом и их влияние на безопасность технологических процессов

1.2 Влияние качества электрической энергии на техническое состояние и ресурс машинных агрегатов с электрическим приводом

1.3 Методы, средства и системы обеспечения безотказности машинных агрегатов с электрическим приводом

1.4 Организация технического обслуживания и ремонта машинных агрегатов с электрическим приводом по техническому состоянию

Выводы по главе

2 Методы идентификации технического состояния и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом

2.1 Общие вопросы технической диагностики

2.2 Методы идентификации технического состояния машинных агрегатов

2.3 Методы прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов

Выводы по главе

3 Исследование взаимосвязи режимов работы и характерных повреждений машинных агрегатов с параметрами генерируемых двигателем электрического привода высших гармонических составляющих токов и напряжений

3.1 Разработка экспериментальных установок и методик проведения исследований и обработки экспериментальных данных. Метрологическое обеспечение

3.2 Исследование машинных агрегатов с низковольтными электродвигателями (0,4 кВ)

3.3 Исследование машинных агрегатов с высоковольтными электродвигателями (6 кВ)

Выводы по главе

4 Разработка методов и алгоритмов повышения безопасности эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом

4.1 Обработка экспериментальных данных, анализ взаимосвязи параметров генерируемых двигателем электропривода высших гармонических составляющих токов и напряжений и динамики их изменения с техническим состоянием машинных агрегатов

4.2 Разработка метода и алгоритма идентификации технического состояния машинных агрегатов по значениям параметров генерируемых высших гармонических составляющих токов и напряжений

4.3 Разработка метода и алгоритма прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов на основе анализа динамики изменения параметров генерируемых высших гармонических составляющих токов и напряжений

4.4 Испытания разработанных методов и алгоритмов на реальных объектах

Выводы по главе

Значительную часть оборудования предприятий нефтегазовой отрасли составляют машинные агрегаты и, соответственно, основная доля отказов оборудования приходится именно на них. Работоспособность машинных агрегатов во многом определяет надежность всего технологического комплекса. Ввиду высокой опасности обращающихся в технологических циклах предприятий нефтегазовой отрасли веществ, отказ машинных агрегатов может привести к созданию аварийных ситуаций, сопровождается значительным экономическим и экологическим ущербом. Большая часть машинных агрегатов предприятий нефтегазовой отрасли имеет электрический привод, доля потребления ими электрической энергии превышает 80 % всей потребляемой предприятием электроэнергии, поэтому любой сбой в системе электроснабжения предприятия может привести к остановке агрегатов. Особенностью машинных агрегатов с электрическим приводом является то, что их безотказность определяется безотказностью совокупности элементов механической части и электрического привода.Механическая часть машинных агрегатов состоит из подвижного органа электромеханического преобразователя, механических передач и исполнительного органа, в котором полезно реализуется механическая энергия. Электрический привод машинных агрегатов состоит из большого количества разнообразных по конструкции и физическому принципу действия элементов и имеет два канала -силовой и информационный. По первому транспортируется преобразуемая энергия, по второму осуществляется управление потоком энергии, а также сбор и обработка сведений о состоянии и функционировании системы. В электрическую часть силового канала входят устройства, преобразующие и передающие электрическую энергию от источника питания (трансформаторы, линии электропередачи, коммутационная аппаратура) к электромеханическому преобразователю. Таким образом, с одной стороны, электропривод взаимодействует с системой электроснабжения, а с другой стороны, через исполнительный механизм агрегата, с технологическим процессом. Отказ любого элемента этой цепочки приводит к нарушению технологического процесса.Для обеспечения безотказности машинных агрегатов с электрическим приводом в настоящее время применяется целый комплекс методов и средств, часть которых ориентирована на идентификацию технического состояния и прогнозирование ресурса механической части, а другая часть - элементов электрического привода. Для диагностирования элементов механической части успешно применяются вибрационные, радиационные, акустические, тепловые и электромагнитные методы и средства. Сложнее обстоит ситуация с диагностированием элементов электрического привода и системы электроснабжения машинных агрегатов. Применяемые методы и средства диагностики, основанные испытании повышенным напряжением, на измерении отклонений номинальных значений токов и напряжений, изменений составляющих этих величин по амплитуде, фазе, частоте, измерении сопротивлений и проводимостей диэлектриков и проводников в основном ориентированы на использование в системе планово-предупредительных ремонтов и испытаний оборудования.Важность решения проблемы идентификации технического состояния и прогнозирования ресурса элементов электрического привода и системы электроснабжения иллюстрируют следующие статистические данные. В целом по России пожары, возникшие по электротехническим причинам, включая возникшие при перерывах электроснабжения, составляют примерно 20 % общего количества пожаров, что составляет порядка 50 тыс. пожаров в год, при этом число погибших достигает 3 тыс. человек в год. Из этих пожаров по причине отказов электрических машин произошло 16 %, кабельных сооружений - 9 %. Особенно актуальна эта проблема для предприятий нефтегазовой отрасли. По данным ВНИИПО порядка 50 % возгораний на предприятиях нефтепереработки и нефтехимии происходит из-за неисправностей электрооборудования и перерывов электроснабжения [42, 61, 70, 90,101]. Сложное технологическое оборудование современных нефтехимических и нефтеперерабатывающих предприятий не может нормально функционировать при перерывах электроснабжения. Перерыв электропитания даже на десятые доли секунды может привести к нарушению всего технологического процесса и к остановке производства, нередко это сопровождается повреждением оборудования и нарушением экологической безопасности.Увеличение числа и мощности нелинейных приемников электрической энергии на промышленных предприятиях - преобразователей частоты, компенсаторных устройств, сварочных аппаратов, привело к заметному проявлению их негативного действия на качество электрической энергии, выразившееся в загрязненности токов и напряжений в электрической сети высшими гармониками. В переходных режимах в электрических цепях, в частности, вызванных короткими замыканиями, в составе токов так же резко возрастает содержание высших гармоник. Причем спектральный состав и параметры отдельных гармонических составляющих токов и напряжений в переходном режиме является непостоянными, зависят от характера и места повреждения, вызвавшего переходный процесс. Само электрооборудование при определенных режимах работы и возникновении неисправностей так же становится источниками высших гармоник.Загрязненность токов и напряжений высшими гармониками сопровождается целым рядом негативных явлений, таких как опасность возникновения резонансных явлений на частотах отдельных гармоник, наводки в телекоммуникационных и управляющих сетях, неправильная работа систем релейной защиты и автоматики, уставки которых определены расчетным путем в предположении синусоидальности формы токов и напряжений промышленной частоты. Высшие гармоники создают дополнительные вращающие моменты в двигателях электропривода, которые накладываясь на вращающий момент основной гармоники тока, создают усилия, негативно действующие на подшипниковые узлы всего агрегата, тем самым существенно сокращая их ресурс. Вопросы генерирования высших гармоник в электроэнергетических системах промышленных предприятий и их влияния на техническое состояние потребителей электроэнергии рассмотрены в работах Климова В.П., Жежеленко И.В., Карташева И.И., Кучумова Л.А. [38 , 44, 48, 56].Исследования физических процессов, протекающих в электрических сетях в б переходных и установившихся режимах, проведенные в последние годы такими зарубежными и российскими учеными, как Altug S., Bayir R., Marques Cardoso A.J., Копылов И.П., Гамазин СИ., Гашимов М.А., Петухов B.C., Суворов И.Ф. и научными коллективами Московского энергетического университета (технического университета), Читинского государственного университета, А & Alpha consulting, позволили установить наличие взаимосвязи между изменениями в техническом состоянии и режимах работы потребителей электрической энергии и параметрами генерируемых ими высших гармонических составляющих токов и напряжений [28, 39, 52, 62, 65, 66, 67, 109, ПО, 115].Большое значение для обеспечения безотказности машинных агрегатов имеет правильная организация технического обслуживания и ремонта. В настоящее время наблюдается тенденция к переходу от системы планово-предупредительного технического обслуживания и ремонта оборудования предприятий (ППТОР) к системе обслуживания и ремонта по фактическому состоянию. Существующая система ППТОР предполагает, что независимо от технического состояния оборудования через определенные промежутки времени проводится полная или частичная разборка оборудования с целью профилактического осмотра и ремонта.Планируемое время работы до проведения осмотра или ремонта определяется инструкцией завода изготовителя, нормативными ведомственными руководящими документами и зависит от времени работы наиболее подверженных износу элементов. Такое обслуживание существенно уменьшает вероятность аварий, но не предохраняет оборудование от неожиданных, внезапных отказов в межремонтный период. Более того, вероятность выхода из строя оборудования увеличивается за счет переборок, нарушающих приработку узлов и ускоряющих их износ. Переход на обслуживание и ремонт по фактическому состоянию позволяет существенно повысить безотказность оборудования и снизить затраты на обеспечение его работоспособности. Необходимым условием для перехода к системе обслуживания по фактическому состоянию является наличие у предприятия системы технического диагностирования - совокупности объекта диагностирования, процесса диагностирования и исполнителей, подготовленных к диагностированию и осуществляющих его по правилам, установленным соответствующей документацией. Эффективность обслуживания по фактическому состоянию зависит в первую очередь от точности идентификации деградационных процессов, протекающих при эксплуатации оборудования. Решение проблемы прогнозирования и обеспечения реального ресурса безопасной эксплуатации оборудования предусматривает установление качественных и количественных закономерностей, определяющих ресурс оборудования, разработку методов оценки влияния различных факторов на ресурс. Особый интерес представляет проблема прогнозирования индивидуального ресурса по результатам наблюдений за состоянием оборудования в процессе эксплуатации. Предельные состояния оборудования являются результатом постепенного накопления повреждений в деталях, узлах и элементах. Если результаты обработки диагностических данных показывают, что объект приближается к аварийной ситуации, должно быть принято решение о прекращении его эксплуатации или о переходе на облегченный режим эксплуатации. Кроме того, эксплуатация находящегося в неудовлетворительном техническом состоянии электрооборудования приводит как к прямым финансовым потерям, связанным с непрогнозируемым выходом его из строя и вызванным этим нарушением технологического процесса, так и к значительным (до 5 - 7 %) косвенным непродуктивным затратам электроэнергии, обусловленным повышенным электропотреблением при той же полезной мощности. Вопросы мониторинга технического состояния и прогнозирования ресурса оборудования исследованы в работах Клюева В.В., Болотина В.В., Биргера И.А. и ряда других авторов [24, 59, 99]. Но, несмотря на достигнутые успехи, необходимо признать отсутствие на сегодняшний день на предприятиях нефтегазовой отрасли комплексной системы диагностики машинных агрегатов с электрическим приводом, позволяющей обнаруживать дефекты как механической, так и электрической части на ранней стадии развития и отслеживать тенденции их развития для предотвращения внезапного отказа агрегатов. Дальнейшие исследования закономерностей взаимосвязи между изменениями в техническом состоянии и режимах работы машинных агрегатов и параметрами генерируемых двигателями электропривода высших гармонических составляющих токов и напряжений и применение современных методов распознавания образов открывают широкую перспективу разработки новых методов идентификации технического состояния и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов и перехода от системы планово-предупредительных ремонтов и испытаний к системе обслуживания по фактическому техническому состоянию.Согласно Федеральному закону «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» предприятия и организации обязаны обеспечивать безопасность эксплуатации производственных объектов, защиту личности и общества от аварий и их последствий. Повышение эксплуатационной надежности и энергетической безопасности технологических процессов нефтегазовых производств представляет несомненный научный и практический интерес как для отдельных предприятий, так и для отрасли в целом. В связи с этим исследования, направленные на разработку методов, позволяющих оценить техническое состояние и прогнозировать ресурс безопасной эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом, и за счет этого снизить риск возникновения аварийных ситуаций на предприятиях нефтегазовой отрасли, являются актуальными. Это отражено в паспорте специальности 05.26.03 "Пожарная и промышленная безопасность", одним из приоритетных направлений которой является разработка методов оценки и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации технических устройств сложных технических систем опасных производственных объектов.Целью данной работы является разработка методов повышения безопасности эксплуатации машинных агрегатов нефтегазовых производств, основанных на анализе взаимосвязи их технического состояния с параметрами генерируемых двигателем электропривода токов и напряжений.Реализация цели диссертационной работы осуществлялась путем постановки и решения следующих основных задач: - анализ влияния отказов машинных агрегатов на безопасность технологических процессов предприятий нефтегазовой отрасли; - исследование характерных повреждений и режимов работы машинных агрегатов для выявления диагностических параметров, позволяющих идентифицировать их техническое состояние; - исследование динамики изменения диагностических параметров машинных агрегатов в процессе возникновения и развития повреждений; - разработка методов и алгоритмов идентификации технического состояния и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом для снижения риска возникновения аварийных ситуаций на предприятиях нефтегазовой отрасли из-за их внезапного отказа.Научная новизна диссертационной работы заключается в том, что теоретическими и экспериментальными исследованиями установлено, что техническое состояние машинных агрегатов может быть идентифицировано по совокупности параметров генерируемых двигателем электрического привода высших гармонических составляющих токов и напряжений. В качестве диагностического параметра предложен бинарный код D, соответствующий совокупности параметров гармонических составляющих токов и напряжений, генерируемых двигателем электропривода. Идентификация технического состояния машинных агрегатов осуществляется применением метода искусственных нейронных сетей.Установлено, что в процессе накопления повреждений в элементах машинных агрегатов возрастает интенсивность генерируемых двигателем электрического привода гармонических составляющих токов и напряжений на характерных частотах. Разработан метод повышения безопасности эксплуатации машинных агрегатов, основанный на использовании диагностического параметра поврежденности Р^, отражающего динамику изменений технического состояния машинных агрегатов.Предложено использование в качестве интегрального датчика для мониторинга технического состояния машинного агрегата двигателя электропривода.Разработанные методы и алгоритмы приняты к внедрению в ОАО "Салаватнефтеоргсинтез" для мониторинга технического состояния машинных агрегатов с электрическим приводом, используются при проведении лабораторных занятий в Филиале Уфимского государственного нефтяного технического университета в г. Салавате. Учебные пособия с грифом УМО «Экономика электропотребления в промышленности» и «Диагностика электрических сетей и электрооборудования промышленных предприятий», написанные в соавторстве с использованием материалов диссертации, являются основными учебными пособиями по соответствующим дисциплинам специальности 140610.65 «Электрооборудование и электрохозяйство предприятий, организаций и учреждений».Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на: Международной научно-практической конференции «Модели, алгоритмы, программы процессов и систем управления электрооборудованием и электрохозяйством» (г. Армавир, 2004 г.); Межвузовской научно-технической конференции «Наука, технология, производство» (г. Уфа, 2005 г.); Международной научно-практической конференции "Дни науки - 2005" (Украина, 2005 г.); VI Международной научно-методической конференции «Высокие технологии в педагогическом процессе» (Нижний Новгород, 2005 г.); Научно-методической конференции по проблемам инженерного образования (г. Москва, 2005 г.); Международной научно-практической конференции «Электрооборудование и электрохозяйство: процессы и системы управления - ЭЭПС — 2005» (г. Казань, 2005 г.); Второй Межотраслевой научно-практическая конференция "Проблемы совершенствования дополнительного профессионального и социогуманитарного образования специалистов топливно-энергетического комплекса" (г. Уфа, 2005); Международных научно-практических конференциях "Нефтегазопереработка и нефтехимия" (г. Уфа, 2005,2006,2007,2008 г.г.).

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1 Разработаны методы снижения риска возникновения аварийных ситуаций на предприятиях нефтегазовой отрасли из-за внезапных отказов машинных агрегатов с электрическим приводом, основанные на анализе параметров генерируемых двигателем электропривода высших гармонических составляющих токов и напряжений.

2 Установлено, что техническое состояние машинных агрегатов может быть однозначно определено по совокупности параметров генерируемых двигателем электропривода высших гармонических составляющих токов и напряжений. В качестве диагностического параметра, отражающего конкретную совокупность параметров высших гармонических составляющих токов и напряжений, предложен бинарный код Д получаемый в результате спектрального анализа токов и напряжений двигателя электропривода.

3 Установлено, что в процессе накопления повреждений в элементах машинных агрегатов возрастает интенсивность генерируемых двигателем электропривода гармонических составляющих токов и напряжений на характерных частотах. В качестве диагностического параметра, отражающего динамику изменения спектра генерируемых гармоник, предложен интегральный параметр поврежденности Р^, отражающий степень искажения синусоидальности тока высшими гармониками. Определены пороговые значения параметра P(t), соответствующие следующим состояниям машинных агрегатов:

- повреждение не обнаружено;

- повреждение обнаружено;

- обнаружено критическое повреждение.

4 Разработан алгоритм, обеспечивающий безопасность эксплуатации машинных агрегатов нефтегазовых производств, основанный на идентификации их технического состояния по результатам спектрального анализа токов и напряжений двигателя электропривода и использования метода искусственных нейронных сетей.

5 Разработанные методы оценки технического состояния и прогнозирования ресурса безопасной эксплуатации машинных агрегатов с электрическим приводом приняты к внедрению в ОАО «Салаватнефтеоргсинтез», используются в учебном процессе в Филиале Уфимского государственного нефтяного технического университета в г. Салавате.

1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976. - 279 с.

2. Акты расследования инцидентов в ОАО «Салаватнефтеоргсинтез» за 1998 2006 г.г. Архив отдела главного энергетика ОАО «Салаватнефтеоргсинтез.

3. Балицкий Ф.Я. Современные средства и методы вибрационной диагностики машин и конструкций / Ф.Я. Балицкий, М.А. Иванова. М.: МЦНТИ, 1990. -115 с.

4. Баширов М.Г. Анализ влияния высших гармоник в электрических сетях промышленных предприятий на работу систем релейной защиты и автоматики / М.Г. Баширов, В.Н. Шикунов // Проблемы энергетики. Казань: Изд-во КЭГТУ, 2006. -№ 11 - 12.-С. 41 -45.

5. Баширов М.Г. Диагностика электрических сетей и электрооборудования промышленных предприятий: учеб. пособие для вузов с грифом УМО / М.Г. Баширов, В.Н. Шикунов. Уфа: Изд-во УГНТУ, 2004. - 220 с.

6. Баширов М.Г. Идентификация повреждений в электрических сетях промышленных предприятий на основе гармонического анализа токов и напряжений / М.Г. Баширов, В.Н. Шикунов // Труды Стерлитамакского филиала АН РБ. Уфа: Гилем, 2007. - Вып. 5. - С. 94 - 95.

7. Баширов М.Г. Методические указания по обработке результатов измерения электрических и магнитных величин напряжений / М.Г. Баширов, И.З. Ахме-ров. Уфа: Изд-во УГНТУ, 1999. - 28 с.

8. Баширов М.Г. Разработка современных методов диагностики систем электроснабжения нефтегазовых комплексов / М.Г. Баширов, В.Н. Шикунов // Актуальные проблемы нефтегазового дела: сб. науч. тр. Уфа: Изд-во УГНТУ, 2006. — Т.З.-С. 13-17.

9. Баширов М.Г. Экономика электропотребления в промышленности: учеб. пособие для вузов с грифом УМО / М.Г. Баширов, Э.М. Баширова, Н.К. Буланкин, В.Н. Шикунов и др.- Уфа: Изд-во УГНТУ, 2004. 156 с.

10. Баширов М.Г. Электромагнитная диагностика насосно-компрессорного оборудования с электрическим приводом / М.Г. Баширов, Д.М. Сайфутдинов // Межвузовск. сборник научн.трудов. "Нефть и газ 2001". - Уфа: Изд-во УГНТУ, 2001. - С. 210 - 218.

11. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978.

12. Богданов Е.А. Основы технической диагностики нефтегазового оборудования: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. школа, 2006. - 279 е.: ил.

13. Буянкин В.М. Нейродиагностика и прогнозирование работоспособности оборудования электропривода с использованием нейронной сети // Контроль. Диагностика. 2007. - № 12.-С. 59-61.

14. Гашимов М.А. Исследование в целях диагностики физических процессов функционирования электрических машин при неисправностях в обмотке статора и ротора / М.А. Гашимов, С.В. Абдуладзе // Электротехника, 2001, № 5. С. 34 38.

15. Гольдберг О.Д. Испытания электрических машин. М.: Высшая школа, 2000.-255 с.

16. Горбань А.Н. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука. Сибирское отделение РАН, 1998. - 296 с.

17. ГОСТ 13109-97. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электроэнергии в системах электроснабжения общего назначения. М.: Изд-во стандартов, 1997.

18. ГОСТ 14014-91. Приборы и преобразователи измерительные цифровыенапряжения, тока, сопротивления. Общие технические требования и методы испытаний. ,М.: Изд-во стандартов, 1991.

19. ГОСТ 22261-94. Средства измерений электрических и магнитных величин. Общие технические условия. М.: Изд-во стандартов, 1994.

20. ГОСТ 23875-88. Качество электрической энергии. Термины и определения. Москва, 2003. 10 с.

21. Григорьев О. Центр электромагнитной безопасности. Высшие гармоники в сетях электроснабжения 0,4 кВ / О. Григорьев, В. Петухов, В. Соколов, И. Кра-силов // Новости электротехники 2002, № 6. С. 23 26.

22. Гуревич Ю.Е. Особенности электроснабжения, ориентированного на бесперебойную работу промышленного потребителя, М., Изд-во «ЭЛЕКС КМ», 2005 г. 408 с.

23. Ермаков С.М. Математическая теория оптимального эксперимента. -М.: Наука, 1987.-319 с.

24. Жежеленко И.В. Высшие гармоники в системах электроснабжения промпредприятий. 4-е издание., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 2000. -331с.

25. И.П. Копылов. Электрические машины. М.: Высшая школа, 2002. - 607с.

26. Иванова О. Выработка принципов // Вестник ассоциации менеджеров, № 9 (79), 2005 г.

27. Ивоботенко Б.А. Планирование эксперимента в электромеханике. М.: Энергия, 1975.- 184 с.

28. Информация об авариях на опасных производственных объектах // Официальный сайт Ростехнадзор. http://www.gosnadzor.ru

29. Калявин В.П. Надежность и диагностика электроустановок. Йошкар-Ола: Изд-во - Map. гос. ун-т, 2000. - 348 с.

30. Карташев И.И. Качество электроэнергии в системах электроснабжения. Способы его контроля и обеспечения. Учебное пособие. М.: Издательство МЭИ, 2001.- 120 с.

31. Кацман М.М. Электрические машины и трансформаторы. Часть 2. М.: Высшая школа, 1976. - 184 с.

32. Кашолкин Б.И. Тушение пожаров в электроустановках. М.: Энерго-атомиздат, 1985. - 112 с.

33. Киреева Э.А. Вибродиагностические средства для промышленного оборудования // Промышленная энергетика. 2007. - № 11. — С. 50 - 54.

34. Климов В.П. Проблемы высших гармоник в современных системах электропитания // http://www.tensy.ru.

35. Количество инцидентов, учитываемых по ОАО «Салаватнефтеоргсинтез» за период с 1998г. по 2006г. Статистика отдела главного энергетика ОАО «Салаватнефтеоргсинтез.

36. Колпачков В. И. Производственная эксплуатация, техническое обслуживание и ремонт энергетического оборудования: Справочник. М.: Энергосервис, 1999.

37. Коновалова Е.В. Анализ функционирования устройств РЗА в энергосистемах Российской Федерации // Энергетик, 2003, №5. с. 20-22.

38. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин. -М.: Высшая школа, 2001. 327 с.

39. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В. Круглов, В.В. Борисов. М.: Горячая линия. - Телеком, 2002. - 382с.

40. Кузеев И.Р. Электромагнитная диагностика оборудования нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств / И.Р. Кузеев, М.Г. Баширов. Уфа: Изд-во УГНТУ, 2001.- 294 с.

41. Кучумов JI.A. Вопросы измерения электрических режимов и гармонических спектров в сетях с резкопеременной и нелинейной нагрузкой. Санкт-Петербургский Политехнический Университет ЗАО «НПФ Энергосоюз», Санкт-Петербург, 2006 г.

42. Методические указания по контролю и анализу качества электрической энергии в электрических сетях общего назначения. Часть 1. Контроль качества электрической энергии. РД 153-34.0-15.501-2000. Москва, 2000г. 29с.

43. Методические указания по контролю и анализу качества электрической энергии в электрических сетях общего назначения. Часть 2. Анализ качества электрической энергии. РД 153-34.0-15.502-2002. Москва, 2002 г. 32с.

44. Минаков В.Ф. Обзор современных методов мониторинга электрических машин / В.Ф. Минаков, С.К. Пустахайлов // Материалы VII региональной научно-технической конференции "Вузовская наука Северо-Кавказскому региону". - Ставрополь: СевКавГТУ, 2003.

45. Могилко Р.Н., Система мониторинга переходных режимов для объектов РАО «ЕЭС России» // Энергетик № 7, 2006 г.

46. Наш Регион. О случаях аварийности и травматизма на предприятиях нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности РФ // Журнал Рос-технадзор. http://enrgopress.ru.

47. Переносной анализатор AR.5 // http://www.CIRCUTOR.ru.

48. Петров Г.П. Электрические машины. — М.: Энергия, 1974. 175 с.

49. Петухов В. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока / В. Петухов, В. Соколов // Новости электротехники. № 1, 2005.

50. Петухов B.C. Диагностика состояния электродвигателей на основе спектрального анализа потребляемого тока // Главный энергетик. 2005. - № 6.-С. 67-70.

51. Пономарев В.А. Комплексный метод диагностики асинхронных электродвигателей на основе использования искусственных нейронных сетей / В.А. Пономарев, И.Ф. Суворов // Новости электротехники. 2007. - № 5. - С. 27 - 32.

52. Правила технической эксплуатации электроустановок потребителей. (Утверждены Приказом Минэнерго РФ от 13.01.2003 №6). Екатеринбург: Уралюр-издат, 2003.-303 с.

53. Правила устройства электроустановок. М.: Изд-во НЦ ЭНАС, 7-е изд., 2006.- 510 с.

54. Предприятия нефтепереработки и нефтехимии лидируют по частоте ожидаемых аварий НССО, 2006 г. // Электронный сайт новостей. http://www.interfax.ru

55. Протоколы испытания электрооборудования ЦЭС-1 УЭС ОАО «Сала-ватнефтеоргсинтез», 2006 2007г.г.

56. Разработка способов и средств, направленных на обеспечение бесперебойной работы промышленных потребителей при реальных условиях электроснабжения // Официальный сайт Филиала ОАО «НТЦ Электроэнергетика» ВНИИЭ. http:// www.vniie.ru.

57. Рахмилевич 3.3. Справочник механика химических и нефтехимических производств / 3.3. Рахмилевич, И.М. Радзин, Э.С. Фарамазов. М.: Химия, 1985. 592 с.

58. РД 39-1.10-083-2003. Положение о системе технического диагностирования оборудования и сооружений энергохозяйства ОАО «ГАЗПРОМ». Москва, 2003. 14 с.

59. Ростик Г.В. О тепловизионном контроле электрических машин и электрооборудования // Энергетик. 2002. - № 8. - С. 61 — 63.

60. Руководство аналитика Deductor 4.3 // Официальный сайт компании Ва-seGroup Labs, http://www.basegroup.ru/.

61. Руководство оператора. Анализатор электропотребления и качества энергии AR.5M. http:// www.techno-kom.ru.

62. Руководство эксплуатации переносного анализатора AR.5 // Официальный сайт производителя прибора AR.5/ http:// www.circutor.ru.

63. Сайфутдинов Д.М. Оценка надежности работы насосно-компрессорного оборудования по состоянию поля приводного электродвигателя / Д.М. Сайфутдинов, М.Г. Баширов // Труды Стерлитамакского филиала АН РБ. Уфа: Гилем, 2001. -Вып. 2.-С. 269-271.

64. Сапунов М.Е. Вопросы качества электроэнергии // Новости электротехники, 2001, № 4. С. 10- 12.

65. Сибикин Ю.Д. Монтаж, эксплуатация и ремонт электрооборудования промышленных предприятий и установок: Учеб. пособие. М.: Высш. школа, 2003. - 462 с.

66. Система мониторинга АИИС «ЭНТЕК» // Официальный сайт производителя. http://www.entels.ru.

67. Система мониторинга ОИК "Диспетчер // Официалшьный сайт производителя. http://www.iface.ru.

68. Смирнов С.С. Влияние коммутаций элементов сети на режим высших гармоник // Промышленная энергетика, 2000, № 8. С. 45 48.

69. Справка ведущего инженера за 2002 2006 год. Об инцидентах в ОАО «СНОС», произошедших из-за перенапряжения в сети.

70. Справка ведущего инженера за 2003 2005 год. Об инцидентах, учитываемых в ОАО «СНОС» по службе главного энергетика.

71. Справочник по наладке вторичных цепей электростанций и подстанций / А.А. Антюшин, А.Е. Гомберг, В.П. Караваев и др.; Под ред. Э.С. Мусаэляна.- 2-е изд., перераб. и доп.-М.: Энергоатомиздат, 1989.-384 с.

72. Стариков А.Н., Нейронные сети математический аппарат // http ://www. basegroup .ru.

73. Статистика пожаров в РФ // Официальный сайт Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, http://www.mchs.gov.ru.

74. Суднова В.В. Качество электрической энергии. Характеристика показателей качества электроэнергии // http://www.ruselt.ru.

75. Тартаковский Д.Ф. Метрология, стандартизация и технические средства измерений: Учебн. для вузов. М.: Высш. шк., 2002. — 205 с.

76. Техническое описание «Блок регистрации и контроля нормальных и аварийных режимов и учёта электроэнергии на электрических станциях и подстанциях БРКУ.411739.001ТО», ЗАО «НПФ Энергосоюз», Санкт-Петербург., 2000 г. 22 с.

77. Тухас В.А. Прибор для измерения показателей качества электроэнергии «Прорыв КЭ». - М.: Технологии ЭМС, 2004 г.

78. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992.

79. Учётно-контрольные карты ЦЭС-1 УЭС ОАО «Салаватнефтеоргсинтез», 2006-2007 г.г.

80. Фарамазов С.А. Оборудование нефтеперерабатывающих заводов и его эксплуатация. М.: Химия, 1984. - 312 с.

81. Фарамазов С.А. Ремонт и монтаж оборудования химических и нефтеперерабатывающих заводов. М.: Химия, 1980. - 312 с.

82. Филинов М.В. Подходы к оценке остаточного ресурса технических объектов / М.В. Филинов, А.С. Фурсов, В.В. Клюев // Контроль. Диагностика, 2006, № 8. С. 6 16.

83. Химельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. Л.: Химия, 1983. - 352 с.

84. Хроника аварий. Крупнейший энергокризис в Москве и центральной России // Электронный сайт новостей, http://www.gazeta.ru.

85. Чукреева Л.П. Производственная безопасность на объектах нефтепера-ботки и концепция программы подготовки персонала НПЗ // Безопасность труда в промышленности. 1999, № 10. - С. 12 - 14.

86. Чэпмэн Д. Цена низкого качества электроэнергии // Энергосбережение, 2004, №1. 66-69 с.

87. Шикунов В.Н. Обеспечение безопасности технологических процессов нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств при повреждениях в электроэнергетической системе предприятия // Нефтегазовое дело. — 2008. № 1. - С. 181 - 188.

88. Шикунов В.Н. Проблемы качества электроэнергии / В.Н. Шикунов, Ф.Ф. Ахметов // Матер, межвузовск. научн.-техн. конф "Наука, технологии, производство". Уфа: Изд-во УГНТУ, 2005. - С. 310.

89. Шпиганович А.Н. Использование систем мониторинга для оптимизации функционирования системы электроснабжения. Россия, г. Липецк, ЛГТУ // http://www.nstu.ru.

90. Altug, S. Fuzzy Inference Systems Implemented on Neural Architectures for Motor Fault Detection and Diagnosis Text. / S. Altug, C. Mo-Yuen, H. Joel Trussell: IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL. 46. № 6, 1999.

91. Bayir, R. Kohonen Network based fault diagnosis and condition monitoring of serial wound starter motors Text. / R. Bayir, O. F. Bay: IJSIT Lecture Note of International Conferense on Intelligent Knowledge Systems, Vol. 1, № 1, 2004.

92. Burr, D. J. 1987. Experiments with a connectionist text reader. In Proceedings of the First International on Neural Networks, eds. M. Caudill and C. Butler, vol. 4, pp. 717-24. San Diego, CA: SOS Printing.

93. Cottrell, G. W., Munro P., and Zipser D., 1987. Image compressions by back-propagation: An example of extensional programming. Advaces in cognitive science (vol.3). Norwood, NJ: Ablex.

94. D. Divan, G. Luckjiff, W. Brumsickle, J. Freeborg, A. Bhadkamkar " I-Grid: Infrastracture for Nationwide Real-time Power Monitoring ", in Conf. Rec. 2002 IEEE -IAS Annual Meeting, vol. 3, pp. 1740-1745.

95. Dugan R.C., McGranaghan M.F., Beaty H.W. Electrical Power Systems Quality. McGraw-Hill, 1996. 265 стр.

96. Marques Cardoso, A.J. Inter-Turn Stator Winding Fault Diagnosis in Three-Phase Induction Motors, by Park's Vector Approach Text. / A.J. Marques Cardoso, S.M.A. Cruz, D.S.B. Fonseca: IEEE Transaction on Energy Conversion, Vol. 14. № 3, 1999.

97. Parker, D. B. 1982. Learning-logic. Invention Report, s. 81-64, File 1. Office of Technology Licensing, Stanford University.

98. Rumelhart D.E., Hinton G.E., and Williams R.J. 1986. Learning internal representations by error propagation. In Parallel distributed processing, vol.l, pp. 318-62. Cambridg, MA: MIT Press.

99. Sejnowski T.J., and Rosenberg C.R. 1987. Parallel Networks that learn to pronounce English text. Complex Systems 3:145-68.

100. Werbos P.J. 1974. Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences. Masters thesis. Harvard University.

101. Yacamini R. Power System Harmonics. Part 3 Problems caused by distorted supplies // Power Engineering Jounal, Oct., 1995, p. 233-238.