METHOD OF COMPREHENSIVE DATA ANALYSIS IN DIAGNOSTICS OF COMPLEX POWER EQUIPMENT
Authors: Абидова Е.А. , Данилов А.Д. , Дембицкий А.Е. , Чернов А.В. 
Published: October 2021

Предложен подход к диагностике сложного и габаритного оборудования на примере определения технического состояния дизельного двигателя. Отличительной особенностью дизельного двигателя является сложность конструкции, требующая применения комплекса методов для обеспечения полноты контроля и чувствительности при выявлении дефектов на ранних стадиях развития. Описана схема обработки данных, позволяющая повысить чувствительность при диагностике за счет комплексного анализа данных различной физической природы с использованием анализа сингулярного спектра. Повышение чувствительности обосновывается путем численного моделирования и обработки результатов измерения диагностических параметров в реальных производственных условиях. В качестве показателей чувствительности рассматриваются расстояния между координатами центров кластеров параметров исправного и неисправного состояния в исходном пространстве и в пространстве главных компонент. Продемонстрировано, что предлагаемый подход обеспечивает повышение чувствительности в условиях, когда влияние дефекта на диагностические параметры сопоставимо с действием случайных факторов в объекте диагностирования. Указанное повышение качества диагностирования достигается благодаря корреляции между параметрами за счет их представления в виде траекторных матриц. Помимо повышения чувствительности при выявлении дефектов также достигается и существенное сжатие информации, которая используется для определения состояния. Преимуществом предлагаемого подхода также является наглядная визуализация результатов
The article suggests an approach to the diagnosis of complex and oversized equipment by the example of determining the technical condition of a diesel engine. A distinctive feature of the diesel engine is the complexity of the design, which requires the use of a set of methods to ensure complete control and sensitivity when detecting defects at early stages of development. We describe the data processing scheme, which allows you to increase the sensitivity in diagnostics due to the complex analysis of data of various physical nature using the principal component method. The increase in sensitivity is justified by numerical modeling and processing the results of measuring diagnostic parameters in real production conditions. Distances between coordinates of centers of clusters of parameters of serviceable and faulty state in initial space and in space of principal components are considered as indicators of sensitivity. We demonstrated that the proposed approach provides increased sensitivity in conditions where the effect of a defect on diagnostic parameters is comparable to measurement errors. The indicated improvement in the quality of diagnostics is achieved due to the correlation between the parameters due to their representation in the form of trajectory matrices. In addition to increasing sensitivity when detecting defects, significant compression of information that is used to determine the state is also achieved. The advantage of the proposed approach is also the vivid visualization of the results