сотрудник
Брянск, Брянская область, Россия
Брянск, Брянская область, Россия
аспирант
Брянск, Брянская область, Россия
УДК 004.451.25 Управление процессом
ГРНТИ 12.09 Развитие науки
Рассмотрены статистические данные отказов газодинамического оборудования на примере парка стационарных газотурбинных установок (далее – ГТУ) за Рассмотрены статистические данные отказов газодинамического оборудования на примере парка стационарных газотурбинных установок (далее – ГТУ) за 10-летний период эксплуатации с точки зрения применения регрессионной модели для прогнозирования отказов газодинамического оборудования. Проведен анализ данных о числе отказов различных типов (неисправности системы электроснабжения и электрооборудования - r1, неисправности систем автоматики и безопасности - r2, неисправности механического оборудования без разрушений узлов и деталей - r3, неисправности механического оборудования с разрушением узлов и деталей - r6) в зависимости от наработки после ремонта. Подобранная обобщенная линейная модель с распределением Пуассона позволяет оценить среднее число отказов и демонстрирует значимый вклад как наработки, так и признака отказа. Результаты сопоставляются с концепцией кривой Вейбулла (ваннообразной кривой) для подтверждения выявленных закономерностей. Установлено, что наиболее значимый признак отказа r2 и он же более других признаков коррелируется со стадией периода приработки кривой Вейбулла-Гнеденко.
предсказание отказов, газодинамическое оборудование, статистическая регрессия, модель Пуассона, кривая Вейбулла, надежность, наработка после ремонта
1. Стрельников О.Ю., Коровицын В.С., Маликов А.П., Симонов А.В. Нормативно-методическая основа перехода на ремонт по техническому состоянию // Газовая промышленность. 2024. № 11(873). С. 116-118. EDN BUQNEZ.
2. McCullagh P., Nelder J.A. Generalized Linear Models. 2nd ed., Chapman and Hall: London. 1989. 532 p. ISBN 978-0-412-31760-6.
3. Myers R.H., Montgomery D.C., Vining G.G., Robinson T.J. Generalized Linear Models. With Application in Engineering and the Sciences. 2nd ed., Wiley: Hoboken, New Jersey. 2010. 520 p. ISBN 978-0-470-45463-3.
4. Montgomery D.C., Peck E.A., Vining G.G. Introduction to Linear Regression Analysis. 5th ed, Wiley: Hoboken, New Jersey. 679 p. ISBN 978-0-470-54281-1.
5. Rencher A.C., Schaalje G.B. Linear Models in Statistics. 2nd ed., Wiley: New Jersey. 2008. 688 p. ISBN 978-0-471-75498-5.
6. Rinne H. The Weibull Distribution: A Handbook. Boca Raton: CRC Press. 2008. 808 p. ISBN 9781420087444.
7. Дружинина Н.И. Статистические методы в управлении качеством и надежностью. М.: Форум, 2019. 224 с.
8. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Эконометрика для профессионалов: современный статистический и эконометрический инструментарий научных исследований. М.: Финансы и статистика, 2018. 352 с.
9. Li Y.G., Nilkitsaranon P. Gas turbine performance prognostic for condition-based maintenance. Applied Energy. 2009;86:2152–2161. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.apenergy.2009.02.011.
10. Moubray J. Reliability-centred maintenance. 2nd ed. Oxford (UK): Butterworth-Heinemann. 1997. 448 p. ISBN 9780831131463.
