Многоуровневая система диагностики и предиктивного технического обслуживания газотурбинного агрегата с интеллектуальным управлением с применением виброакустического анализа и машинного обучения : научное издание
Библиографическое описание:Многоуровневая система диагностики и предиктивного технического обслуживания газотурбинного агрегата с интеллектуальным управлением с применением виброакустического анализа и машинного обучения : научное издание / А. С. Прокопьев, А. Ю. Михайлов, В. С. Тынченко, М. С. Лобанов. - Текст : непосредственный // Экономика строительства. - 2026. - № 1. - С. 363-366. - ISSN 0131-7768.
Аннотация:Статья посвящена обоснованию концепции многоуровневой системы диагностики и предиктивного технического обслуживания газотурбинного агрегата с интеллектуальным управлением на основе виброакустического анализа и методов машинного обучения. Целью работы является переход от реактивных и регламентных стратегий обслуживания к прогностическому управлению ресурсом ГТА на базе непрерывного мониторинга фактического состояния. В качестве объекта рассмотрен обобщённый газотурбинный агрегат нефтегазовой отрасли; система строится как иерархическая: на физическом уровне формируется распределённая сеть пьезоакселераметров и микрофонов с высокой частотой дискретизации, на уровне обработки реализуются процедуры цифровой фильтрации, синхронного усреднения и извлечения признаков во временной, частотной, частотно-временной и кепстральной областях, формирующих многомерное признаковое пространство виброакустического сигнала.
The article substantiates the concept of a multilevel diagnostic and predictive maintenance system for a gas turbine unit with intelligent control based on vibroacoustic analysis and machine learning methods. The aim of the study is to transition from reactive and scheduled maintenance strategies to prognostic resource management of a gas turbine unit through continuous monitoring of its actual condition. The object of consideration is a generalized gas turbine unit used in the oil and gas industry; the system is built as a hierarchical structure: at the physical level, a distributed network of piezo-accelerometers and microphones with a high sampling rate is formed; at the processing level, digital filtering, synchronous averaging, and feature extraction in the time, frequency, time-frequency, and cepstral domains are implemented, forming a multidimensional feature space of the vibroacoustic signal.
