Faults detection and localization using fuzzy logic techniques for fault diagnosis applied to the monitoring of the gas turbine's vibration

Abstract

في صناعة النفط والغاز ، تعد توربينات الغاز أكبر المعدات المعرضة للأعطال العرضية. وبالتالي ، فإن تقليل تواتر الأعطال وتشخيصها هو الشاغل الرئيسي في سياق مراقبة منشآت الغاز ، بهدف تحسين التشخيص التشغيلي ومراقبة حالة الأعطال في هذه الآلات. في الواقع ، تعتبر توربينات الغاز ذات طبيعة ديناميكية معقدة ، وهي عرضة لمشكلة كبيرة أثناء تشغيلها وهي ظاهرة الاهتزاز ، كما أن تعقيد أنظمة التوربينات الغازية الناتجة عنها جعل عملياتها أكثر كفاءة.. في مواجهة هذه المشكلات التي نواجهها في وسط محطات نقل الهيدروكربونات ، نقترح في هذه الرسالة استخدام تقنيات تحليل ضبابي لتشخيص الأخطاء في هذه الأنواع من الآلات الدوارة. إن طرق التشخيص تحليل ضبابي هذه قادرة على استخراج معلومات مفيدة من بيانات الاهتزاز الفعلية لتوربينات تم فحصها ، باستخدام تحليل ضبابي مخصص للنظام قيد الفحص.

Dans l'industrie des hydrocarbures, les turbines à gaz sont les plus grands équipements sensibles aux défauts accidentels. En conséquence, la réduction de fréquence de panne et leurs diagnostic s’avère être la préoccupation majeure dans un contexte de surveillance de ces installations de gaz, dans le but d’améliorer le diagnostic de fonctionnement et la surveillance d'état des défauts des ces machines. En effet, les turbines à gaz sont de nature dynamique complexe, soumis à un problème major lors de sont exploitation qui est le phénomène de vibration, aussi la complexité de ces systèmes de turbines à gaz qui en résulte a rendu leurs exploitations plus performantes et plus vulnérables. Face à ces problèmes rencontrés en milieu des stations de transport des hydrocarbures, nous proposons dans cette thèse l'utilisation de techniques floues pour le diagnostic de pannes dans ces types machines tournantes. Ces méthodes de diagnostics flous sont capables d'extraire des informations utiles à partir de données réelles de vibration d’une turbine à gaz examinée, en utilisant une analyse floue dédiée au système examiné.

In the hydrocarbon industry, gas turbines are the most equipment susceptible to accidental faults. Consequently, the reduction of the frequency of breakdowns and their diagnosis turns out to be the major concern in a context of monitoring of these gas installations, with the aim of improving the operating diagnosis and the monitoring of the fault condition of these machines. Indeed, gas turbines are of a complex dynamic nature, subject to a major problem during their operation which is the phenomenon of vibration, also the complexity of these gas turbine systems which results from it has made their operations more efficient and more efficient. vulnerable. Faced with these problems encountered in the middle of hydrocarbon transport stations, we propose in this thesis work the use of fuzzy techniques for the diagnosis of breakdowns in these types of rotating machines. These fuzzy diagnostic methods are able to extract useful information from actual vibration data of an examined gas turbine, using fuzzy analysis dedicated to the system under examination.