Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/55854
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorProkhorenko, Andriyen
dc.contributor.authorKravchenko, Serhiien
dc.contributor.authorSolodkii, E.en
dc.date.accessioned2022-01-31T12:10:03Z-
dc.date.available2022-01-31T12:10:03Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationProkhorenko A. Digital twin of gas reciprocating compressor unit: concept, architecture & pilot implementation / A. Prokhorenko, S. Kravchenko, E. Solodkii // Двигатели внутреннего сгорания. – 2021. – № 2. – С. 68-72.en
dc.identifier.urihttp://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/55854-
dc.description.abstractCombination of information and operational technologies has led to a new way of production, to a new technological revolution, known as Industry 4.0. The Digital Twin plays a central role in this technology. The Digital Twin is a predictive maintenance tool, and allows you to simulate various options for device failures taking into account their operation modes, environmental influences and various degrees of wear. The concept of creating a digital twin of a real physical object of research is proposed - an AJAX DPS-180 internal combustion engine with a gas piston com-pressor, which is designed to pump gas from gas wells. A feature of its work is autonomous long-term operation in the field with the remoteness of the service personnel, direct enviro nmental impact and ensuring the reliability and stability of work. Therefore, monitoring the parameters of the engine with the subsequent prediction of its failures is especially important. The work on creating a digital twin for AJAX DPS-180 is being carried out in cooperation and with the support of Armco-Engineering, the operator of this equipment. Six stages of the process of creating a digital twin of a given object are shown: collection and preliminary processing of data on the technical state of a real object; early detection of malfunctions, predicting the time of failure; service planning; optimization of financial and time resources for service. Equipping a real object with various sensors made it possible to continuously collect data on its technical condition, and technologies of the industrial Internet of things, such as Big Data and the predictive statistical model, predict failure times with high accuracy. The developed and implemented schemes for equipping an object with data collection equipment and a diagram of the flow of this data in the Internet of Things are presented. The basis of the data collection system is a microcontroller, a set of a crankshaft speed sensor and thermocouples, a multiplexer and 16-bit analog-to-digital converters that convert thermo-EMF of thermocouples. At the moment, channels for measuring the speed, coolant and exhaust gas temperatures have been implemented. It is proposed to use the ThingSpeak server as a remote resource as a cloud aggregator and carrier of this data. The MATLAB mathematical package integrated into the resource is used as a data analyzer.en
dc.description.abstractПоєднання інформаційних і операційних технологій привело до нового способу виробництва, до нової технологічної революції, відомої як Industry 4.0. Цифровий двійник грає центральну роль в цій технології. Digital Twin - це інструмент для профілактичного обслуговування, який дозволяє моделювати різні варіанти відмов пристроїв з урахуванням їх режимів роботи, впливу навколишнього середовища і різного ступеня зносу. Їх можна розділити на два типи: прототип цифрового двійника та екземпляр цифрового двійника. Запропоновано концепцію створення цифрового двійника реального фізичного об'єкта дослідження - двигуна внутрішнього згоряння AJAX DPS-180 з газопоршневим компресором, який призначений для відкачування газу з газових свердловин. Особливістю його роботи є автономна тривала робота в польових умовах з віддаленістю обслуговуючого персоналу, прямим впливом навколишнього середовища і забезпеченням надійності та стабільності роботи. Тому відстеження параметрів роботи двигуна з подальшим прогнозуванням його відмов є особливо актуальним. Робота зі створення цифрового двійника для AJAX DPS-180 ведеться в кооперації та за підтримки компанії «Armco-Engineering» - оператора цього обладнання.Показані шість етапів процесу створення цифрового двійника даного об'єкта: збір і попередня обробка даних про технічний стан реального об'єкта; раннє виявлення несправностей, прогнозування часу відмови; планування послуг; оптимізація фінансових і часових ресурсів на обслуговування. Оснащення реального об'єкта різними датчиками дозволило безперервно збирати дані про його технічний стан, а технології промислового Інтернету речей, такі як Big Data і predictive statistical model прогнозують час відмови з високою точністю.Наведено розроблені та реалізовані схеми оснащення об'єкта обладнанням збору даних і схема потоку цих даних в Інтернеті речей. Основа системи збору даних - мікроконтролер, комплект датчика частоти обертання колінчастого вала і термопар, мультиплексор і 16-бітові аналого-цифрові перетворювачі, які перетворюють термо-ЕРС термопари. На даний момент реалізовані канали вимірювання частоти обертання, температур охолоджуючої рідини і відпрацьованих газів. Як хмарний агрегатор і носій цих даних запропоновано використовувати сервер ThingSpeak як віддалений ресурс. В якості аналізатора даних використовується інтегрований в ресурс математичний пакет MATLAB.uk
dc.language.isoen-
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"uk
dc.subjectinternet of thingsen
dc.subjectpredictive modelen
dc.subjectінтернет речейuk
dc.subjectмодель прогнозуванняuk
dc.titleDigital twin of gas reciprocating compressor unit: concept, architecture & pilot implementationen
dc.title.alternativeЦифровий двійник газового мотор-компресора: концепція, архітектура і експериментальне впровадженняuk
dc.typeArticleen
dc.identifier.doidoi.org/10.20998/0419-8719.2021.2.09-
Appears in Collections:Кафедра "Двигуни та гібридні енергетичні установки"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
DVS_2021_2_Prokhorenko_Digital.pdf1,27 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.