Informative value of online monitoring of turbo generator technical condition parameters compared to visual inspection
https://doi.org/10.25206/1813-8225-2025-194-72-81
EDN: HNXVOD
Abstract
Measurements of partial discharge amplitudes and spectral analysis of vibration at different times and often by different people are poorly informative, which are accepted in the practice of turbine generator diagnostics. The information content is much higher when both discharges and vibrations are measured at the same point, this allows you to see both the synergy of “vibration phenomena and discharges” and the reverse synergy of “discharges and vibration phenomena”. And the analysis of the distribution of the magnetic field over the surface of the generator housing makes it possible to identify the result of the “operation” of the discharges and vibration. To determine their effect on tires and current-carrying elements of turbo generators the paper provides practical examples of determining defect zones using this method and confirming them during visual and instrumental inspection during repairs.
About the Authors
I. V. Yaroshenko
Shakhty Automobile Institute (branch) South-Russian State Polytechnic University named after M.I. Platov
Russian Federation
Russian Federation
Yaroshenko Igor Vladimirovich - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Mechanization and Automation of the Road Industry Department.
Shakhty
V. V. Nosenko
Shakhty Automobile Institute (branch) South-Russian State Polytechnic University named after M.I. Platov
Russian Federation
Russian Federation
Nosenko Victoria Vladimirovna - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Mechanization and Automation of the Road Industry Department, SPIN-code: 1829-0233. AuthorID (RSCI): 621098.
Shakhty
M. S. Altunina
Shakhty Automobile Institute (branch) South-Russian State Polytechnic University named after M.I. Platov
Russian Federation
Russian Federation
Altunina Maria Sergeevna - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Mechanization and Automation of the Road Industry Department, SPIN-code: 5438-7181. AuthorID (RSCI): 621093.
Shakhty
Yu. P. Aksenov
“High voltage measuring complexes and systems”
Russian Federation
Russian Federation
Aksenov Yuri Petrovich - Doctor of Technical Sciences, Leading Engineer in Scientific and Technical Information.
Balakovo
References
1. Аксенов Ю. П., Аксенов Д. П., Талапов С. Б. [и др.]. Применение диагностики для определения объема ремонта турбогенераторов // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. 2009. № 2. С. 27–36. EDN: KUZHTD.
2. Аксенов Ю. П., Ярошенко И. В. Комплексная диагностика турбогенераторов // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. 2006. № 2. С. 21–24. EDN: KVHYST.
3. Розум Т. И., Полищук В. И. Разработка архитектуры интеллектуальной системы функциональной диагностики турбогенератора // Вестник науки Сибири. 2015. № S1 (15). С. 83–86. EDN: UBTJTB.
4. Махутов Н. А., Назолин А. Л. Диагностика состояний и обоснование безопасности турбогенераторов критически и стратегически важных энергоустановок // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2016. № 2. С. 3–24. EDN: WFNCVL.
5. Филина О. А., Гиматдинов Ф. С., Елисеев Б. О. Некоторые аспекты технологии проведения предремонтной и послеремонтной диагностики турбогенераторов // Наука сегодня: история и современность: материалы Междунар. науч.практ. конф. Вологда: ООО «Маркер», 2017. Т. 1. С. 87–89. EDN: ZUXDYT.
6. Гончар Д. В., Якименко А. А. Диагностика состояния изоляции турбогенераторов измерением частичных разрядов // Электромеханика, электротехнологии, электротехнические материалы и компоненты: тр. XVII Междунар. конф. Крым, 2018. С. 8–10. EDN: YRHGRV.
7. Ба Бораик А. М., Усачев А. Е., Ильдарханов Р. Г. [и др.]. Новая методика опредeления размеров и положения дефектов в изоляции обмоток статоров турбогенераторов при измерениях в них частичных разрядов // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2018. Т. 20. № 1-2. С. 41–53. DOI: 10.30724/1998-9903-2018-20-1-2-41-53. EDN: XWBLNB.
8. МР 1.2.1.13.0975–2014. Вибрационный контроль активной части турбогенераторов и электродвигателей. Введ. 01–09–2015. URL: https://eshop.rosenergoatom.ru/ (дата обращения: 27.04.2025).
9. МУ 1.3.3.99.0036–2009. Диагностика изоляции вращающихся машин классов напряжения от 0,4 кВ до 24 кВ по характеристикам частичных разрядов. Введ. 01–12–2009. URL: https://normativ.su/catalog/standart/1001/252725/ (дата обращения: 28.04.2025).
10. Круглова Т. Н., Ярошенко И. В., Работалов Н. Н. [и др.]. Интеллектуальный метод диагностирования турбогенератора на основе анализа разрядных явлений // Кибернетика энергетических систем: сб. материалов ХХХIX сессии Всерос. научн. семинара по тематике «Электроснабжение». Новочеркасск, 2018. С. 185–192. EDN: KERMLW.
11. Орехов Э. А., Абрамов В. В. Методы неразрушающего контроля электротехнического оборудования // Энергоэксперт. 2020. № 2 (74). С. 16–19. DOI: 10.30724/1998-9903-2023-25-2-97-109. EDN: KJOSYW.
12. Шевченко В. В. Прогнозирование эксплуатационного состояния турбогенераторов // Электрика. 2015. № 1. С. 3–7. Shevchenko V. V. Prognozirovanie ekspluatatsionnogo sostoyaniya turbogeneratorov. [Forecasting the operational condition of turbogenerators]. Elektrika. 2015. No. 1. P. 3–7. (In Russ.).
13. Назолин А. Л. Обнаружение дефектов машин и механизмов циклического действия по временным и виброакустическим параметрам: автореф. дис. … д-ра техн. наук. Москва, 2013. 32 с. EDN: ZOTMCH.
14. Кузнецов Д. В. Развитие методов исследования процессов в узлах крепления сердечников статоров к корпусам турбогенераторов и совершенствование их диагностики в условиях эксплуатации: автореф. дис. … канд. техн. наук. Москва, 2009. 24 с. EDN: NKSZLH.
15. Назолин А. Л. Виброакустическая диагностика и ресурсосберегающая эксплуатация турбогенераторов // Машины, технологии и материалы для современного машиностроения: сб. тез. конф. Москва: Ижевский институт компьютерных исследований, 2018. С. 117. EDN: YTILEL.
16. Кукис Д. В., Климова Т. Г., Тепикин Я. Е. [и др.]. Возможности и задачи непрерывного мониторинга параметров и состояния синхронных генераторов // Энергия единой сети. 2023. № 3-4 (70). С. 50–59. EDN: QSDRBK.
17. Боронин Д. А., Прокофьев А. Ю., Карелин В. С. [и др.]. Автоматизированная система мониторинга и предиктивной диагностики турбогенератора // X Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых и специалистов атомной отрасли «Команда»: сб. тез. Санкт-Петербург: ООО «Издательский дом Недра», 2023. С. 17–18. EDN: CYHFVS.
18. Лач С. Ю., Солёный С. В., Чабаненко А. В. Современные методы диагностики и мониторинга турбогенераторов во время работы, ремонта и технического обслуживания // Математические методы и модели в высокотехнологичном производстве: сб. тез. докл. III Междунар. форума. СанктПетербург, 2023. Т. 1. С. 244–246. EDN: EDVPQR.
19. Разумов Р. В., Соловьев М. Ю., Михайлов А. В. Системы мониторинга высоковольтного энергетического оборудования: мониторинг частичных разрядов во вращающихся электрических машинах // Релейная защита и автоматизация. 2021. № 1 (42). С. 46–59. EDN: ARRTQR.
20. Романов И. В. Ремонт по состоянию. Современные методы диагностики турбогенераторов // Энергетик. 2020. № 5. С. 30–32. EDN: WBTVAA.
21. Polishchuk V. I., Sergeev V. L. Adaptive identification method of a signal from stray magnetic field sensor for turbogenerator diagnostics. Journal of Siberian Federal University. Mathematics and Physics. 2015. Vol. 8, no. 2. P. 201–207. DOI: 10.17516/1997-1397-2015-8-2-201-207. EDN: VHQYWT.
22. Овчинников И. А., Попов И. В., Карелин В. С. [и др.]. Автоматизированная система мониторинга и предиктивной диагностики турбогенератора // Электротехнические комплексы и системы: материалы II Всерос. конф. по электрическим машинам в рамках Междунар. науч.-практ. конф. Уфа: ООО «Аэтерна», 2023. С. 3–23. EDN: JNMNIV.
23. Литвин А. С., Мальцев И. А. Анализ методов неразрушающей диагностики и контроля узлов и элементов электрических машин переменного тока // Инновационные технологии: теория, инструменты, практика. 2024. Т. 1. С. 409–416. EDN: KLFBJH.
Review
For citations:
Yaroshenko I.V., Nosenko V.V., Altunina M.S., Aksenov Yu.P. Informative value of online monitoring of turbo generator technical condition parameters compared to visual inspection. Omsk Scientific Bulletin. 2025;(2):72-81. (In Russ.) https://doi.org/10.25206/1813-8225-2025-194-72-81. EDN: HNXVOD
Views:
8
JATS XML
Email this article 