Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние исследований по организа ции технического обслуживания сложных технологи ческих систем с учётом старения оборудования 10
1.1. Анализ эксплуатационных факторов, влияющих на износ и старение оборудования сложных технологических систем 10
1.2. Обоснование выбора показателей эффективности стратегии технического обслуживания сложных технологических систем 24
1.2.1. Основные требования, предъявляемые к показателю эффективности 24
1.2.2. Выбор вида показателя эффективности технического обслуживания 26
1.3. Характеристика математических моделей деградационных процессов в сложных технологических системах 35
1.3.1.Математические модели параметрических отказов 36
1.3.2. Математическая модель деградационных процессов на базе аппрок симации статистических функций распределений 55
1.3.3.Математическая модель отказов с накоплением нарушений 58
1.4. Современные методы определения оптимальных параметров техниче ского обслуживания сложных технологических систем 62
1.5. Постановка цели и задач диссертационной работы 69
2. Разработка полу марковских моделей процесса эксплуатации сложных технологических систем с учётом старения оборудования 72
2.1. Разработка базовой полумарковской модели процесса эксплуатации сложных технологических систем с учётом старения оборудования 72
2.2. Алгоритм определения динамических характеристик полумарковских процессов для систем с произвольным числом состояний 78
2.3. Разработка модифицированного метода деформируемого многогранника для определения минимума многомерных функций 81
2.4 Алгоритм дробно-рациональной аппроксимации и расчёта интерваль-но-переходных вероятностей состояний длыя полумарковской модели процесса эксплуатации СТС 88
2.5. Выводы 100
3. Разработка алгоритмов определения оптимальных характеристик стратегии технического обслуживания сложных технологических ситстем с учетом старения оборудования 101
3.1. Алгоритм расчёта оптимальных параметров технического обслуживания СТС с медленно стареющим оборудованием 101
3.2. Алгоритм расчёта оптимальных параметров технического обслуживания СТС с быстро стареющим оборудованием 106
3.3. Алгоритм расчёта характеристик точности полумарковской модели процесса эксплуатации СТС с учётом старения оборудования 115
3.4. Выводы 118
4. Разработка архитектуры и применение комплекса программ оптимизации параметров технического обслуживания сложных технологических систем 120
4.1.Архитектура и режимы функционирования комплекса программ «Надёжность» автоматизированного построения полумарковских моделей процесса эксплуатации сложных технологических систем с учётом старения оборудования 120
4.2. Общая характеристика сложной технологической системы производства слабой азотной кислоты как объекта технического обслуживания 124
4.3. Применение разработанного комплекса программ «Надёжность» для расчёта оптимальных параметров технического обслуживания технологической системы производства слабой азотной кислоты 128
4.4. Выводы 140
Заключение 142
Литература 145
- Обоснование выбора показателей эффективности стратегии технического обслуживания сложных технологических систем
- Алгоритм определения динамических характеристик полумарковских процессов для систем с произвольным числом состояний
- Алгоритм расчёта оптимальных параметров технического обслуживания СТС с быстро стареющим оборудованием
- Общая характеристика сложной технологической системы производства слабой азотной кислоты как объекта технического обслуживания
Введение к работе
Повышение экономической эффективности химических производств, представляющих собой сложные технологические системы (СТС), во многом определяется эффективностью организации технического обслуживания используемого оборудования и СТС в целом. Основной задачей технического обслуживания СТС является обеспечения заданного уровня надёжности, который во многом определяет степень их готовности к использованию по назначению.
Основными факторами, определяющими снижение показателей надёжности СТС, являются низкая квалификация обслуживающего персонала, несоблюдении правил эксплуатации СТС, недостаточная эффективность организации технического обслуживания СТС без учёта старения оборудования. Последняя причина в значительной степени зависит от применения в АСУ надежностью СТС современных математических моделей, вычислительных алгоритмов и комплексов программ, учитывающих влияние на уровень эксплутационной надёжности СТС старения оборудования.
Существуют различные подходы к математическому моделированию процессов эксплуатации СТС. В этой области хорошо известны труды отечественных учёных, академика РАН К.В. Фролова, чл. кор. РАН П.П. Пархоменеко, профессоров Н.А.Северцева, В.П. Мешалкина, Б.В. Палюха, В.И. Тихонова, В.И. Мищенко, А.В. Мозголевского, Е.И. Сычёва, Н.А. Скляревича, В.К. Дедкова и др. В целом ряде указанных работ как одно из перспективных направлений решения задачи оптимизации технического обслуживания СТС предлагается использование полумарковских моделей.
Уровень надежности СТС существенно зависит от того, на каком периоде эксплуатации они находятся (приработки, нормальной эксплуатации или старения). Существующие математические модели
анализа надёжности СТС не в полной мере позволяют учесть процессы
старения оборудования СТС, что негативно сказывается на определении
оптимальных параметров технического обслуживания. Следует также
отметить, что в ряде случаев применение известных полумарковских
моделей эксплуатации СТС в значительной степени затруднено отсутствием
возможности получения точного решения. Это вызвано тем, что
применение для определения минимума многомерной функции, характеризующей эффективность технического обслуживания СТС, известных численных методов, обеспечивающих решение указанной задачи, приводит в ряде случаев к весьма неустойчивым результатам.
Вышеизложенное позволяет сделать вывод, что задача разработки полумарковских моделей процесса эксплуатации, учитывающих процессы старения оборудования СТС, а также численных методов, которые позволяют на основе использования полумарковских моделей осуществлять выбор оптимальных параметров стратегии технического обслуживания СТС с целью достижения заданного уровня эксплутационной надёжности СТС, является актуальной научной задачей, имеющей существенное практическое значение для обеспечения требуемых показателей экономической эффективности и экологической безопасности СТС химических предприятий при старении оборудования.
Содержание основных разделов диссертации соответствует перечню критических технологий, определяемых политикой РФ в области науки и технологии на период до 2010 г. - «Компьютерное моделирование».
Методы исследования в диссертации. Указанные задачи решены с использованием системного подхода к исследованию процесса эксплуатации СТС, методов теории надёжности и теории полумарковских процессов, методов теории вероятностей и математической статистики.
Обоснованность научных результатов, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, определяется корректным применением
методов теории надёжности и теории полумарковских процессов, методов теории вероятностей и математической статистики.
Достоверность основных положений диссертации подтверждена вычислительными экспериментами на персональных компьютерах и реальными натурными наблюдениями, результаты которых подтверждают адекватность разработанных моделей.
Основные положения, выносимые на защиту.
1 Алгоритм построения полумарковской модели процесса
эксплуатации СТС с учётом старения оборудования.
2. Алгоритм аппроксимации интервально-переходных функций
вероятностей, характеризующих поведение полумарковского процесса в
нестационарном режиме, дробно- рациональными функциями, позволяющий
определять эти вероятности как функции времени для полумарковских
процессов с произвольным числом состояний СТС.
Модифицированный метод минимизации многомерных функций (метод деформируемого гипермногогранника).
Архитектура и режимы функционирования комплекса программ расчёта оптимальных параметров технического обслуживания СТС, реализующего автоматизированное построение и применение полумарковских моделей процесса эксплуатации СТС с учётом старения оборудования на персональных компьютерах, который является важным компонентом АСУ эксплутационной надежностью СТС химических производств.
Научная новизна работы состоит в следующем. 1. Разработана базовая полумарковская модель процесса эксплуатации СТС, которая в отличие от известных, позволяет определять значение коэффициента готовности СТС как функцию основных параметров стратегии технической обслуживания при наличии в системе избыточности различного рода и с учётом старения оборудования.
Предложен алгоритм аппроксимации интервально-переходных функций вероятностей для состояний полумарковской модели процесса эксплуатации СТС дробно-рациональными функциями, позволяющий определять эти вероятности как функции времени для полумарковских процессов с произвольным числом состояний.
Разработан модифицированный метод минимизации многомерных функций (метод деформируемого гипермногогранника), что расширяет его возможности при расчёте оптимальных параметров технического обслуживания СТС с учётом старения оборудования для определения минимума выпуклых многомерных функций.
Предложена полумарковская модель процесса эксплуатации СТС, позволяющая определить параметры стратегии технического обслуживания медленно стареющего технологического оборудования с учётом влияния различных дестабилизирующих факторов.
Разработана полумарковская модель процесса эксплуатации СТС, позволяющая определять оптимальную периодичность обслуживания СТС с быстро стареющим оборудованием химических производств, которая в отличие от известных полумарковских моделей позволяет описать ситуации, когда скорость старения (или рост интенсивности отказов) может быть произвольной.
Практическая значимость работы.
1. На основе предложенных методов и алгоритмов с использованием среды визуального программирования BORLAND DELPHI 6.0 разработан комплекс программ «Надёжность» оптимизации параметров стратегии технического обслуживания СТС, который позволяет автоматически строить полумарковскую модель процесса эксплуатации СТС, включающий в себя универсальные и специализированные программные модули. Указанный комплекс программ «Надёжность» может входить в состав АСУ надёжностью химических производств.
2. Проведена серия вычислительных экспериментов по проверке
работоспособности комплекса программ «Надёжность», результаты которых
показали адекватность предлагаемых полумарковских моделей и
возможность повышения на основе их применения эффективности
технического обслуживания СТС.
3. Результаты практического применения комплекса программ
«Надёжность» для определения оптимальных параметров технического
обслуживания СТС производства слабой азотной кислоты показала, что его
использование позволяет повысить эксплуатационную надёжность и
экономическую эффективность производства.
Реализация результатов работы. Разработанные математические модели, алгоритмы и комплекс программ «Надёжность» практически используются в АСУ надёжностью технологической системы производства слабой азотной кислоты на НАК «Азот» (г. Новомосковск) и ОАО «Дорогобуж» (Смоленская обл.), что позволило за счет расчёта и реализации оптимальных параметров стратегии технического обслуживания увеличить срок службы и повысить коэффициент готовности СТС к применению, что позволило повысить показатели экономической эффективности предприятий.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на межвузовском семинаре «Современные проблемы управления» (Смоленск, 2001), Международной научно-практической конференции «Логистика и экономика ресурсосбережения и энергосбережения в промышленности» (Москва, 2002), Международной научной конференции «Математические методы в информационных интеллектуальных системах» (Смоленск, 2002), Всероссийской конференции с международным участием «Современные информационные технологии в экологии и медицине» (Смоленск, 2003), а также на научных семинарах в РХТУ им Д.И. Менделеева.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 печатных работ. В работах, написанных в соавторстве, соискателю принадлежат все результаты, относящиеся к теоретическим и методическим аспектам построения полумарковских моделей процесса эксплуатации СТС с учётом старения оборудования, а также результаты по практическому применению разработанных полумарковских моделей для решения задач оптимизации параметров технического обслуживания.
Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.
Обоснование выбора показателей эффективности стратегии технического обслуживания сложных технологических систем
Основным элементом технического обслуживания и проводимого в его рамках текущего ремонта при любой выбранной стратегии является контроль технического состояния (КТС), так как именно по его результатам определяется как необходимость проведения обслуживания или ремонта, так и его объем. Особенно доминирующая роль КТС сказывается при проведении ТО по состоянию. По существу форма организации КТС в общем случае и определяет вид стратегии обслуживания. По результатам контроля также определяется и уровень надежности СТС, называемой в дальнейшем объектом контроля (ОК), т. к. сбор данных об отказах осуществляется опять же на основании результатов КТС.
Для оценки влияния характеристик контроля технического состояния на эффективность технического обслуживания и, следовательно, и на готовность СТС к применению необходимо выбрать соответствующий показатель. Очевидно, что этот показатель должен быть комплексным, то есть отражать влияние на готовность СТС всех основных параметров системы эксплуатации, начиная от характеристик контроля и заканчивая характеристиками ремонта.
Достаточно широкий (по количеству рассматриваемых показателей) и глубокий (по используемым техническим, математическим и философским подходам для их определения) анализ комплексных показателей сделан в работе [3]. Причем в этой работе осуществляется анализ различных показателей надежности радиоэлектронной аппаратуры для оценки эффективности метрологического обеспечения эксплуатации объекта контроля. Учитывая ведущую роль контроля технического состояния, воспользуемся результатами, полученными в названной работе. В частности, в ней приведены основные принципы выбора показателя эффективности сложных систем, к которым относятся и современные технологические системы и система их эксплуатации. Их перечень приводится с некоторыми комментариями.
1. Принцип однозначности. В соответствии с ним должен определяться экстремум только одной целевой функции. Это вызвано необходимостью обеспечения возможности сравнения различных вариантов работы систем.
2. Принцип управляемости. Он гласит, что целевая функция должна выражаться через характеристики системы, то есть показатель должен быть критичен к исследуемым параметрам системы.
3. Принцип соответствия формы. Его содержание сводится к тому, что целевая функция должна либо иметь экстремум, либо на нее должны накладываться ограничения, обеспечивающие существование решения, имеющего реальный смысл.
4. Принцип иерархичности. Он означает, что используемый показатель должен учитывать связь исследуемой системы с метасистемой.
Исходя из принципов выбора, названный показатель должен, в соответствии с вышеназванной работой, удовлетворять следующим требованиям: быть представительным - то есть включать все основные существенные связи между параметрами системы, правильно учитывать стохастичность процесса и правильно отражать цель функционирования системы (оценку основной задачи операции); быть эффективным в статистическом смысле, то есть иметь минимальную дисперсию и определяться с достаточной точностью, без больших затрат и потерь времени; обладать свойством полноты - всесторонне характеризовать приспособленность системы к выполнению поставленной задачи; быть простым и обладать физическим смыслом; позволять анализировать результат в зависимости от исходных данных, то есть быть чувствительным к тем параметрам, оптимальные значения которых требуется определить.
Основной составляющей технического обслуживания и проводимого в рамках его текущего ремонта при любой выбранной стратегии является контроль технического состояния (КТС), т.к. именно по его результатам определяется как необходимость проведения ТО или ремонта, так и его объем. Особенно доминирующая роль КТС сказывается при организации ТО по состоянию. По существу форма организации КТС в общем случае и определяет вид стратегии обслуживания. По результатам контроля также определяется и уровень надежности СТС, называемой в дальнейшем объектом контроля (ОК), т.к. сбор данных об отказах осуществляется на основании результатов КТС.
Рассмотрим влияние характеристик контроля на надежность функционирования СТС, оцениваемую по соответствующему показателю. Другими словами, для оценки влияния характеристик контроля технического состояния на надежность СТС необходимо выбрать соответствующие показатели надежности. В качестве таких показателей принято использовать комплексные показатели надежности: коэффициент готовности (Кг), коэффициент оперативной готовности (Ког), коэффициент технического использования (Кти), коэффициент технической готовности (КТг) Коэффициент готовности (Кг) в соответствии с [4, 7, 16, 18, 19, 36] определяется как вероятность того, что СТС окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент времени, кроме планируемых периодов, в течение которых применение СТС по назначению не предусматривается. Для простого альтернирующего процесса восстановления стационарное значение Кг определяется по формуле
Алгоритм определения динамических характеристик полумарковских процессов для систем с произвольным числом состояний
Если параметры полумарковского процесса (ПМП) меняются достаточно быстро, то есть исследуемый процесс не является стационарным, или интерес представляют вероятностные характеристики ПМП в неустановившемся режиме, использование финального распределения вероятностей состояний для оценки средней продолжительности пребывания процесса на некотором подмножестве состояний является неправомерным. Общий подход к анализу переходного процесса ПМП, использующий преобразование Лапласа, изложен в [95]. Модифицируем методику исследования переходных характеристик ПМП, предложенную в [95]. Как обычно, введем интервально-переходную вероят ность 0y(t); i,j = 1,г под которой понимают условную вероятность того, что в момент времени t система находиться в состоянии/, если в момент времени t=0 она была в состоянии і. Выражение для вычисления вероятностей Фу(і) получим из следующих соображений. Система, стартуя из начального состояния і, может попасть в состояние/ в момент времени t разными путями. Во-первых, если / =j она может не покидать состояние і в течении всего времени промежутка времени t или, выйдя из состояния / по меньшей мере однажды, она возвращается в состояние j — 1 к моменту времени t. Во-вторых, система может попасть в состояние/, занимая в момент времени некоторое промежуточное состояние к. Вероятности этих двух несовместных событий складываются. Таким образом, приходим к уравнению: ,.(0 -l- Ft{t) - вероятность того, что система не покинет состояние / до момента времени t, Ffi) - определяется по формуле (1.24); wik - элементы матрицы W переходных вероятностей вложенной марковской цепи за один шаг; пребывания в /-том состоянии до ухода в состояние к, (i,k) = \,r .
В уравнении (2.9) первое слагаемое соответствует вышеуказанной первой ситуации, т. е. случаю, когда система не покидает состояния і до момента вре мени t, т. е. і =j. Второе слагаемое есть вероятность реализации последовательности событий, когда система совершает переход из состояния і в состояние к (в том числе и в себя) к моменту т и затем переходит из состояния с номером к в состояние с номером у за оставшееся время t — %. Вероятности частных переходов суммируются по всем промежуточным состояниям, в которые возможны переходы из начального /-го состояния (в общем случае это может быть все множество возможных состояний, поэтому к — 1,г), и интегрируются по возможным временам перехода т, 0 т t. Решение системы линейных интегральных уравнений (2.9) дает выражения для интервально-переходных вероятностей Фі/t) через основные характеристики полумарковского процесса. Традиционный подход к решению таких систем состоит в использовании преобразования Лапласа: Запишем систему алгебраических уравнений (2.11) в матричном виде. Для этого введем матрицы 0(t) = {Фі/t)}, f(t) = (fy(t)}, и диагональную матрицу ]F_(t) = [S /t)]. Кроме этого, следуя [95], введем специальный тип умножения матриц, обозначив его знаком 8. Если А, В и С. - суть квадратные матрицы размерности г х г , то запись С_- АВ означает, что элементами матрицы С являются произведения соответствующих элементов матриц А и В, то есть Таким образом, соотношение (2.12) определяет изображение по Лапласу искомой матрицы интервально-переходных вероятностей. К сожалению, получить точное решение в явном виде удается только в самых простых ситуациях, т. е. при числе состояний, не превышающем трёх. Трудности, возникающие при исследовании реальных систем, содержащих большее число состояний, связаны не только с быстро растущим объемом вычислений, но, главным образом, с тем, что получающиеся при этом лапласовы изображения функций, описывающих переходной процесс, оказываются настолько сложными, что отыскание их оригиналов не представляется возможным.
Для отыскания приближенного решения был разработан специальный метод, названный методом дробно-рациональной аппроксимации интервально-переходных вероятностей. Кроме того, при отыскании путей решения этой далеко не тривиальной задачи возникла необходимость решения еще одной - многомерной оптимизационной задачи. Для решения последней задачи был модифицирован метод Нелдера-Мида [86].
Алгоритм расчёта оптимальных параметров технического обслуживания СТС с быстро стареющим оборудованием
Решение оптимизационной задачи максимизации коэффициента готовности, рассчитываемого в соответствии с выражениями (2.8), (3.2), а также определение набора {То6т } при максимизации среднего времени пребывания в работоспособном состоянии, рассчитываемого по формуле (3.3), предполагали скорость расхода ресурса ограниченной, т.е. либо L = 0, либо а/ « aui, I =
Это обстоятельство, собственно, и обусловило название соответствующих подразделов. Вместе с тем, вполне реальной является ситуация, когда скорость старения или, что то же самое, рост интенсивности отказов для перечисленных выше стареющих распределений может быть произвольным. Кроме того, сам процесс функционирования СТС, особенно в экстремальных условиях эксплуатации, является далеко не регенерирующим. В этом случае старение СТС под воздействием жестких условий эксплуатации обусловливают представление процесса в виде циклов эксплуатации и контроля, как это иллюстрируется на рис.3.2. Математически это означает, что в модели отказов (3.1) значения коэффициентов aj, I = 1...L, становятся сравнимыми между собой. При таких обстоятельствах также может быть использована кусочно-постоянная аппроксимация функции интенсивности отказов X(t) (3.1), но в качестве интервала разбиения Тт выбирается уже сам период обслуживания (см. рис.3.3), то есть
Тогда, для каждого периода обслуживания интенсивность отказов примет следующий вид В этой ситуации использование модели (2.8) и (3.2)... (3.3), а, следовательно и графа, описываемого ими (см. рис. 2.1), для определения рациональной периодичности обслуживания становится невозможным вследствие того, что продолжительность переходного режима полумарковского процесса превышает период обслуживания Тобт или сравнима с ним. Поэтому интерес представляет уже не стационарное распределение вероятностей состояний полумарковского процесса, а интервально-переходные вероятности Фу(т), (/, у)єЕ этих состояний. Их расчёт осуществляется по методике, изложенной в подразделе 2.4. Названные интервально-переходные вероятности состояний позволяют отразить динамику эволюции полумарковского процесса в каждом из циклов обслуживания, представленных на рис 3.2.
Для определения интервально-переходных вероятностей произведем эквивалентное преобразование графа, изображенного на рис.2.1. Так как по истечении каждого межпроверочного интервала попадание полумарковского процесса в одно из состояний контроля Е3, Е4 является достоверным событием, то рассмотрим поведение интервально-переходных вероятностей только на временном интервале между соседними обслуживаниями СТС, преобразовав состояния контроля, соответствующие окончанию проверки, в поглощающие. Для получения значений интервально-переходных вероятностей на всем множестве состояний вычлененного цикла обслуживания необходимо знать распределение вероятностей пребывания в аналогичных состояниях предшествующего цикла. Для отыскания указанного распределения воспользуемся тем фактом, что распределения вероятностей на множестве состояний контроля в двух соседних циклах существенно не отличаются. Тогда определение этого распределения, воспользовавшись эргодичностью полумарковского процесса, произведем с помощью следующей итерационной процедуры. Введем фиктивное состояние Ео с условными функциями распределения продолжительности пребывания в нем:
Тогда граф процесса, эквивалентный графу (см. рис. 2.1), примет вид, представленный на рис. 3.4. Множество состояний преобразованного графа включает: Ео — фиктивное исходное состояние; Е] (Е2) - СТС проходит проверку при условии, что она исправна (неисправна) по окончании предшествующего межпроверочного интервала; Ез - СТС проходит диагностирующий контроль после регистрации в ходе проверки ложного отказа; Е4 (Е7) - СТС исправна (неисправна) и находится в этом состоянии в течение текущего межпроверочного интервала; Е5 - СТС восстанавливается в случае обнаруженЬя отказа (неисправности); Еб - СТС функционирует с неисправностью до начала следующей проверки (в результате ограниченной полноты контроля отказ элемента пропущен); Е8 (Е9) - СТС проходит проверку при условии, что он исправен (неисправен или отказал) по окончании текущего межпроверочного интервала. Элементы матрицы вероятностей перехода вложенной марковской цепи, указанные на ветвях графа, изображенного на рис. 3.4, равны:
Общая характеристика сложной технологической системы производства слабой азотной кислоты как объекта технического обслуживания
Основное оборудование азотной промышленности сконцентрировано в технологических агрегатах, состоящих из колонного оборудования, реакторов, теплообменников, холодильников, паровых турбин, блоков разделения воздуха, компрессоров воздушных и аммиачных насосов, котлов-утилизаторов и другого оборудования.
Азотная промышленность несет большие потери, связанные с коррозией оборудования, вследствие того, что производственные среды на большинстве предприятий относятся к разряду агрессивных. Азотная кислота и ее производные при высокой температуре и избыточном давлении образуют азотнокислые среды, являющиеся сильноагрессивными.
Реакторы каталитической очистки выходят из строя в связи с разрушением корпуса из-за растрескивания металла при контакте с горячими хвостовыми газами. В контактных аппаратах прогорают катализаторные нихромовые сетки.
При эксплуатации котлов-утилизаторов кроме нитрозной коррозии при взаимодействии металла с азотной кислотой происходит нитрит-нитратное повреждение металла, что вызывает появление в нем трещин и свищей. Нарушение их работы происходит из-за повреждений трубной системы, включая трубные доски, вызывает пропуски пара в трубах пароперегревателя, повреждения металла газовых камер. От характера загрязняющих воду веществ, их сочетания зависит и образование солевых отложений в котлах-утилизаторах.
Эксплуатация теплообменного оборудования в условиях высоких температур приводит к нарушению герметичности вальцовочных соединений крепления труб к трубной доске. Характерными повреждениями сварных цилиндрических резервуаров являются образование трещин по сварным стыкам и основному металлу, появление значительных выпучин и вмятин в днищах, коррозия металла.
При эксплуатации компрессорного оборудования корпуса компрессоров испытывают сложные напряжения из-за вибраций, температурных деформаций, внутреннего давления газов и пр. В результате в корпусах появляются трещины (особенно в ребрах жесткости), коробление, коррозия и эрозия. В роторах центробежных компрессоров на рабочих колесах и лабиринтах уплотнений образуются отложения, приводящие к появлению трещин и поломке лопаток рабочих колес. Детали ротора также подвергаются коррозии и эрозии. Неисправности диафрагм заключаются в повреждении лопаток, коррозии и эрозии, задирах от задевания ротором при его осевом сдвиге. Из-за больших нагрузок в металле вала и рабочих колес возникают трещины. Загрязнение опорных подшипников и вибрация компрессора вызывают подподавление баббитовой заливки вкладышей.
В поршневых компрессорах на рабочих поверхностях образуются усталостные трещины; изнашиваются подшипники (трещины, раковины на роликах, обоймах, забоины, вмятины на поверхностях качения, поперечные риски или шелушение на беговых дорожках); нарушается баббитовый слой вкладышей; повреждаются шатунные болты и пр.
В соответствии с назначением, объемом и периодичностью работ различают следующие виды технического обслуживания СТС производства азотной кислоты: ежесменное техническое обслуживание (ЕТО), выполняемое перед началом, в течение или после рабочей смены; периодическое техническое обслуживание (ПТО), выполняемое в плановом порядке с установленной периодичностью; сезонное техническое обслуживание (СТО), выполняемое при подготовке оборудования к летней или зимней эксплуатации.
Ежесменное техническое обслуживание имеет целью подготовку обору дования к применению и содержание его в исправном состоянии. Оно включает: очистку от грязи; заправку топливом, рабочими жидкостями и смазочными материалами; надзор за работой оборудования; выявление степени изношенности узлов и деталей и принятие мер к их своевременной замене; проверку состояния масляной и охлаждающей систем, продувку дренажа, трубопроводов и специальных устройств; проверку исправности заземлений, отсутствия подтекания жидкостей и пропусков газов, состояния тепловой изоляции и противокоррозионной защиты, состояния ограждающих устройств и т. д.
Ежесменное техническое обслуживание проводится в течение смены, между сменами или в период технологических остановок. Объем работ при ежесменном техническом обслуживании конкретного оборудования определяется в технической документации завода-изготовителя.
Периодическое техническое обслуживание включает регулировочные работы, контроль технического состояния быстроизнашивающихся узлов и деталей без разборки оборудования, и работы ежесменного технического обслуживания.
Во время периодического технического обслуживания могут проводиться наладки, технические испытания, освидетельствования. Объем работ ПТО определяется в технической документации завода-изготовителя. При ее отсутствии рекомендации по ПТО разрабатываются непосредственно на предприятии.
Периодическое техническое обслуживание проводится через установленные в эксплуатационной документации сроки (в единицах наработки или календарном времени) или с периодичностью, указанной в разделе 7 «СТОиР».
