[RU]

Изобретение относится к области оценки состояния нефтегазового оборудования на основе компьютерной вибродиагностики и может быть использовано для своевременного предупреждения аварий при транспортировке газа, нефти и др. продуктов их переработки. В изобретении представлена реализация интеллектуальной компьютерной системы диагностики и мониторинга нефтегазового оборудования с применением современных инфокоммуникационных технологий путем создания и внедрения в технологический процесс экспертных систем и приборов. Для реализации изобретения разработан интеллектуальный компьютерный прибор с интерпретатором. В результате работы интерпретатора производится экспорт измерений и соответствующих им диагнозов в формате MS Excel. Для каждого измерения в таблицу выводится следующая информация: имя измерения, диагноз - список кодов дефектов, ссылки на файлы с данными измерений. В соответствии со структурной схемой сигналы с выхода интерпретатора систематизируются и представляются базой данных-1 (БД-1). База знаний построена на основе применения основных положений теории идентификационных измерений (ТИИС) - комплекса интеллектуальных технологий идентификации, распознавания и цифровой обработки сигналов. В базе знаний проводится циклическое идентификационное измерение всех сигналов одного качественного состояния объекта состояния (N=cons). Для определения идентификационных параметров используются FRASH и S-методы измерений. Для измерений используется временная и автокорреляционная функции, а также их реплики. Путем смешивания реплик и соответствующих входных характеристик сигнала определяется виртуальная частота и свойство регулярности-хаотичности в функциях. Связь между идентификационными параметрами представлена в виде идентификационной шкалы. Разработанная интеллектуальная система была опробирована при диагностике насосного агрегата HM 12500-210 № 12. Применение интеллектуальной технологии идентификационных измерений на примере насосного агрегата показало, что диагностика и мониторинг более эффективны, поскольку распознаются не только состояния с группой дефектов, но и сами дефекты.

(57) Реферат / Формула:

Изобретение относится к области оценки состояния нефтегазового оборудования на основе компьютерной вибродиагностики и может быть использовано для своевременного предупреждения аварий при транспортировке газа, нефти и др. продуктов их переработки. В изобретении представлена реализация интеллектуальной компьютерной системы диагностики и мониторинга нефтегазового оборудования с применением современных инфокоммуникационных технологий путем создания и внедрения в технологический процесс экспертных систем и приборов. Для реализации изобретения разработан интеллектуальный компьютерный прибор с интерпретатором. В результате работы интерпретатора производится экспорт измерений и соответствующих им диагнозов в формате MS Excel. Для каждого измерения в таблицу выводится следующая информация: имя измерения, диагноз - список кодов дефектов, ссылки на файлы с данными измерений. В соответствии со структурной схемой сигналы с выхода интерпретатора систематизируются и представляются базой данных-1 (БД-1). База знаний построена на основе применения основных положений теории идентификационных измерений (ТИИС) - комплекса интеллектуальных технологий идентификации, распознавания и цифровой обработки сигналов. В базе знаний проводится циклическое идентификационное измерение всех сигналов одного качественного состояния объекта состояния (N=cons). Для определения идентификационных параметров используются FRASH и S-методы измерений. Для измерений используется временная и автокорреляционная функции, а также их реплики. Путем смешивания реплик и соответствующих входных характеристик сигнала определяется виртуальная частота и свойство регулярности-хаотичности в функциях. Связь между идентификационными параметрами представлена в виде идентификационной шкалы. Разработанная интеллектуальная система была опробирована при диагностике насосного агрегата HM 12500-210 № 12. Применение интеллектуальной технологии идентификационных измерений на примере насосного агрегата показало, что диагностика и мониторинг более эффективны, поскольку распознаются не только состояния с группой дефектов, но и сами дефекты.

---

Евразийское (21) 201800007 (13) A1
патентное
ведомство
(12) ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ЕВРАЗИЙСКОЙ ЗАЯВКЕ
(43) Дата публикации заявки 2019.01.31
(22) Дата подачи заявки 2017.11.13
(51) Int. Cl. G01M 7/02 (2006.01)
(54) СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ НЕФТЕГАЗОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ВИБРОДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ПРИБОРОВ
(31) 2017/0578.1
(32) 2017.07.10
(33) KZ
(96) KZ2017/078 (KZ) 2017.11.13
(71) Заявитель: КОШЕКОВ КАЙРАТ
ТЕМИРБАЕВИЧ (KZ)
(72) Изобретатель:
Кошеков Кайрат Темирбаевич (KZ), Кликушин Юрий Николаевич (RU), Кашевкин Александр Александрович, Савостин Алексей Александрович
(KZ)
(57) Изобретение относится к области оценки состояния нефтегазового оборудования на основе компьютерной вибродиагностики и может быть использовано для своевременного предупреждения аварий при транспортировке газа, нефти и др. продуктов их переработки. В изобретении представлена реализация интеллектуальной компьютерной системы диагностики и мониторинга нефтегазового оборудования с применением современных ин-фокоммуникационных технологий путем создания и внедрения в технологический процесс экспертных систем и приборов. Для реализации изобретения разработан интеллектуальный компьютерный прибор с интерпретатором. В результате работы интерпретатора производится экспорт измерений и соответствующих им диагнозов в формате MS Excel. Для каждого измерения в таблицу выводится следующая информация: имя измерения, диагноз - список кодов дефектов, ссылки на файлы с данными измерений. В соответствии со структурной схемой сигналы с выхода интерпретатора систематизируются и представляются базой данных-1 (БД-1). База знаний построена на основе применения основных положений теории идентификационных измерений (ТИИС) - комплекса интеллектуальных технологий идентификации, распознавания и цифровой обработки сигналов. В базе знаний проводится циклическое идентификационное измерение всех сигналов одного качественного состояния объекта состояния (N=cons). Для определения идентификационных параметров используются FRASH и S-методы измерений. Для измерений используется временная и автокорреляционная функции, а также их реплики. Путем смешивания реплик и соответствующих входных характеристик сигнала определяется виртуальная частота и свойство регулярности-хаотичности в функциях. Связь между идентификационными параметрами представлена в виде идентификационной шкалы. Разработанная интеллектуальная система была опробирована при диагностике насосного агрегата HM 12500-210 № 12. Применение интеллектуальной технологии идентификационных измерений на примере насосного агрегата показало, что диагностика и мониторинг более эффективны, поскольку распознаются не только состояния с группой дефектов, но и сами дефекты.
Описание изобретения "Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе вибродиагностических систем и приборов" MKHG01M15/00 G 01 М7/02
Изобретение относится к области оценки состояния нефтегазового оборудования на основе компьютерной вибродиагностики и может быть использовано для своевременного предупреждения аварий при транспортировке газа, нефти и др. продуктов их переработки.
Известен способ диагностики механизмов (Павлов В. В. Акустическая диагностика механизмов. - М.: Машиностроение, 1971. - 224 с), включающий амплитудно-частотную характеристику виброакустического канала путем тестового воздействия на различные точки механизма, а спектр соударения определяют путем умножения спектра виброакустического канала путем тестового воздействия на различные точки механизма, а спектр соударения определяют путем умножения спектра виброакустического сигнала на амплитудно-частотную характеристику канала передачи виброакустического сигнала.
Недостатком известного способа является то, что амплитудно-частотную характеристику виброакустического канала определяют путем быстрого преобразования Фурье (БПФ) при одном фиксированном значении тестового воздействия при форсированной скорости столкновения
Известен способ (АС №506777, Бюл. 1977, №10) оценки технического состояния механизмов, заключающийся в том, что измеряют амплитуды составляющих спектра виброакустического сигнала, выделяют амплитуды составляющих, соответствующие дефектам и неисправностям в виде отдельных импульсов или импульсных последовательностей на частотах, независящих от оборотов механизма, корректируют их с помощью функции коррекции, сравнивают полученные значения составляющих виброакустического сигнала с допустимыми величинами.
Недостатком известного способа является то, что функция коррекции не учитывает зависимость ее параметров от свойств виброакустического канала, в частности нелинейности его амплитудно-фазовой деятельности и амплитуды возбуждающего воздействия, пропорциональной степени деградации износа, погрешности механизма, узла ит. д.
Известна информационно-измерительная система "Алмаз-ГЭС" (Трунин Е. С, Скворцов О. Б. Эксплуатационный контроль технического состояния гидроагрегатов //
Электрические станции. - 2010. - №6 - с. 38-46), взятая за прототип. В систему входят комбинированные датчики воздушного зазора, позволяющие при работе определять отклонения полюсов ротора генератора от концентричности (механическая форма ротора) и датчик определения искажения магнитного поля ротора. Измерения проводятся на разных режимах. В случае превышения установок срабатывает сигнализация предупреждения и, при необходимости, автоматическая остановка гидроагрегата.
Задача изобретения - оценить качество и физическое состояние нефтегазового оборудования и предупредить аварии при транспортировке газа, нефти и продуктов их переработки, вызванные дефектами механизмов нефтегазового оборудования и их узлов.
Технический результат достигается за счет измерения временных характеристик вибросигналов с определением идентификационных измерений, по которым распознаются не только состояния с группой дефектов, но и сами дефекты.
Сущность изобретения
В настоящее время для нефтегазового оборудовании, к примеру, насосного агрегата, известны 55 видов дефектов (Таблица 3. Экспертные оценки дефектных состояний насосного агрегата НМ 12500-210 № 12). Из таблицы видно, что точность оценки недостаточно высокая, поскольку по частотным характеристикам распознаются только состояния с возможной группой дефектов - сами дефекты не идентифицируются.
Способ осуществляется следующим образом.
Используется разработанный интеллектуальный компьютерный прибор, функциональная схема которого представлена на рис. 1 и включает в себя узлы, характерные для современных систем искусственного интеллекта.
В компьютерный прибор встроен интерпретатор, реализующий следующие функции:
<
'аг(с)> a2(t)
(1)
VaM(t)J
<
v2(t)
{П.П rit..,rM
(2)
\vM(t)J
s2(t)
S* = {
(3)
lsM(t).
где М- количество точек измерения,
a(t) - характеристика виброускорения, v(t) - характеристика виброскорости, s(t) -характеристика виброперемещения.
А*- множество характеристик виброускорения преобразуется в множество массивов, где каждый массив, например
А~\ = [а1,а2,...,ак, ...,ар] - дискретные мгновенные значения характеристики ускорения,
р - размерность выборки.
Поскольку измерительные сигналы являются случайными и имеют сложную форму, то их систематизация с применением технологии идентификационных измерений является важным и необходимым инструментом для реализации компьютерного прибора.
В результате работы интерпретатора производится экспорт измерений и соответствующих им диагнозов в формате MS Excel. Для каждого измерения в таблицу выводится следующая информация:
- имя измерения;
- диагноз - список кодов дефектов, разделённых запятой;
- ссылки на файлы с данными измерений в формате tsv (tabseparatedvalues-значения, разделённые табуляцией).
В соответствии с структурной схемой сигналы с выхода интерпретатора систематизируются и представляются базой данных -1 (БД-1) в виде таблицы
(БД-1) =
?\\ ••• А М1 А хдг ... A MN
(4)
где А1} - ссылки (названия файлов) на массивы мгновенных значений измерительных сигналов;
М- количество сигналов в измерительных точка по направлениям; N- количество состояний объектов диагностики.
База знаний построена на основе применения основных положений теории идентификационных измерений (ТИИС) - комплекса интеллектуальных технологий (методов и компьютерных средств) идентификации, распознавания и цифровой обработки сигналов. Содержанием ТИИС являются технология измерения формы - распределения мгновенных значений и вариабельности - распределения временных интервалов сигнала и его характеристик с обработкой идентификационных параметров в структуре глобальных эталонов с помощью идентификационных шкал.
В базе знаний проводится циклическое идентификационное измерение всех сигналов одного качественного состояния объекта состояния (A/=const).
Для определения идентификационных параметров также используются FRASH- и S-методы измерений. Для измерений используется временная и автокорреляционная функции, а также их реплики - это функции с теми же мгновенными значениями, равномерно распределенными благодаря подключению к генератору случайных чисел. Путем смешивания реплик и соответствующих входных характеристик сигнала определяются виртуальная частота и свойство регулярности-хаотичности в функциях.
FRaSH-метод идентификационных измерений позволяет создавать компактные и универсальные инструменты, поскольку используется один тип тестера - К-типа. Алгоритмически данный метод реализуется следующими шагами.
Шаг 1. Определение идентификационного числа из выборок с объемом N входного сигнала Xi(t) и его приращения AX^t) по формуле
|xx(t)| ¦
(5)
Шаг 2. Определение идентификационного числа из выборок с объемом N ранжированной функции X2(t) входного сигнала Xt(t) и его приращения AX2(t) по
формуле
Y2VO =
)AX2(t)|
|X2(t)|
(6)
Шаг 3. Определение характеристической частоты сейсмограммы:
Y2(N)
Шаг 4. Нахождение идентификационного параметра, характеризующего форму распределения сейсмограммы, по формуле
А = 2 х У2(Л0 х N (8)
Шаг 5. Определение идентификационного числа различимых градаций (разрешение)
Reg = N/F (9)
Связь между идентификационными параметрами можно представить в виде идентификационной шкалы (таблица 1).
При использовании ИШ результатом измерения служит имя одного из симметричных распределений (2mod - двуМодального, asin - арксинусного, even -равномерного, trap - трапецеидального, simp - Симпсона, gaus - нормального, lapl -Лапласа, kosh - Коши). Эти имена взяты из словаря имен распределений, используемых при статических измерениях и, которые, служат, в данном случае, "оцифрованными" отметками ИШ.
S - метод алгоритмически реализуется следующими шагами.
Шаг 1. Исследуемая выборка мгновенных значений входного сигнала ранжируется по возрастанию.
Шаг 2. из ранжированной функции путем равномерной дискретизации выбирается 9 значений, причем пятое по счету значение должно совпадать с медианой исследуемой выборки.
Шаг 3. Вычисляется идентификационный S- параметр, как
5_С(8)-С(2)
C(9)-C(l)
(10)
где C(I) - i-oe значение ранжированной функции исследуемой выборки.
Вид ранжированных функций не зависит от параметров сдвига и масштаба, а средняя же крутизна на центральном участке плавно увеличивается и связана с формой распределения случайных сигналов так, как показано в таблице 2, которая называется идентификационной шкалой.
Табличное представление идентификационной шкалы S-тестера включает порядковые номера (Rank) реперных точек, их имена, компактно обозначающие симметричные распределения случайных сигналов: двумодального (2MOD), арксинусного (ASIN), равномерного (EVEN), трапецидального (TRAP), треугольного (SIMP), нормального (GAUS), двустороннего экспоненциального (LAPL) и Коши (KOSH), а также численные оценки их идентификационного параметра S - типа.
Эксперт - специалист для формирования базы знаний во взаимосвязи с предметной областью: дефектными состояниями при неразрушающем контроле с занесением в базу данных -2.
В результате идентификационных измерений из БД-1 формируется база данных - 2 (БД-2) в виде новой таблицы
Idlt ... IdM1
Ш-2) =
Id,
(П)
MA?
где Jdfj - идентификационный параметр, полученный путем преобразованием
массива мгновенных значений соответствующего измерительного сигнала.
В качестве идентификационных параметров могут выступать числовые значения, полученные FRaSH- или S-методами, лингвистические значения в виде названий эталонов, а также названия эталонов с минимальным отклонением.
Решатель - программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний.
В решателе на основе циклического построчного сравнения соответствующих идентификационных параметров
lduQ = {1 ...М}) == Id(i+vj(j = {1 ...М}) (12)
принимается решение о выдаче заключения о состоянии объекта диагностики и мониторинга в интерфейс пользователя.
Интеллектуальный компьютерный прибор может функционировать в двух режимах: обучения и исследований.
Ml: Режима обучения.
Шаг 1. Моделирование состояния. Например, искусственное введение дефекта или установление нового состояния объекта диагностики или мониторинга в режиме исследования.
Шаг 2. Автоматический сбор измерительных сигналов во всех измерительных точках.
Шаг 3. Формирование файлов с массивами распределений мгновенных значений сигналов и запись ссылок на файлы в соответствующие ячейки БД-1.
Шаг 4. Обращение к эксперту, исследование объекта диагностики или мониторинга, внесение лингвистического заключения для соответствующего состояния С(Г)вБД-1.
Шаг 5. Идентификационные измерения базой знаний (БЗ) всех массивов распределений мгновенных значений сигналов с помощью тестеров.
Шаг 6. Запись идентификационных параметров и состояний C(i) в соответствующие ячейки БД-2.
М2: Режим исследования.
Шаг 1. В режиме диагностики или мониторинга автоматический сбор измерительных сигналов во всех измерительных точках для исследовательского состояния С(х).
Шаг 2. Формирование файлов с массивами распределений мгновенных значений сигналов и запись ссылок на файлы в соответствующие ячейки БД-1 для состояния С(х).
Шаг 3. Идентификационные измерения БЗ массивов распределений мгновенных значений сигналов с помощью тестеров.
Шаг 4. Запись идентификационных параметров и состояния С(х) в соответствующие ячейки БД-2.
Шаг 5. Циклическое построчное сравнение соответствующих идентификационных параметров БД-2 под управлением решателя.
Шаг 6. Если определится равенство всех идентификационных параметров строки состояния Id(j(j = {1... М}) = / на Ml: Режим обучения.
Шаг 7. Принять С(х)= C(i).
Шаг 8. Вывод заключения о состоянии С(х).
В результате работа интеллектуального прибора протекает циклически. Это позволяет путем наращивания повышать точность прогноза.
Компьютерный прибор реализован в среде LabVIEW, что облегчит его встраивание в существующие системы диагностики и мониторинга. Лицевая панель разработанного компьютерного прибора абсолютных идентификационных измерений представлена на рисунке 2.
В нее входят индикаторы (мониторы) отображения характеристик для анализа и выдачи заключений экспертом:
- вид входного сигнала - временной характеристики диагностического сигнала;
- реплика входного сигнала с таким же распределением;
- вид автокорреляционной функции (АКФ);
- реплика АКФ с таким же распределением.
Также на панели расположены элементы управления экспериментальными исследованиями: переключатель формата сигналов (wav-txt), указатель места для ввода файла в прибор (filepathX), список эталонных распределений сигнала (DistrNameMixX(t)), список эталонных распределений АКФ сигнала (DistrNameMixCorrX(t)), граничные значения входного сигнала по амплитуде и выборке (MaxX(t), MinX(t), IndMax, IndMin), переключатель вывода результатов эксперимента в виде отдельного табличного файла (Excel).
В нижней части панели интеллектуального компьютерного прибора представлена таблица результатов идентификационных измерений со следующими параметрами:
1) FileName - Имя анализируемого сигнала;
2) N - Объем выборки сигнала;
3) S(X) - Идентификационный параметр S-тестера формы входного сигнала;
4) А(Х) - Идентификационный параметр FRaSH-тестера формы входного сигнала;
5) F(X) - Виртуальная частота входного сигнала;
6) F(Y) - Виртуальная частота реплики входного сигнала;
7) Reg(X) - Оценка степени регулярности-хаотичности сигнала;
8) М(Согт) - Среднее значение АКФ;
9) STDCor - Среднеквадратическое значение АКФ;
10) S(Cor) - Идентификационный параметр формы S-тестера АКФ;
11) А(Сог) - Идентификационный параметр FRaSH-тестера АКФ;
12) F(Cor) - Виртуальная частота АКФ;
13) F(CorY) - Виртуальная частота реплики АКФ;
14) Reg(Cor) - Оценка степени регулярности-хаотичности реплики АКФ.
Разработанная интеллектуальная система была апробирована при диагностике
насосного агрегата НМ 12500-210 №12. На рисунке 3 представлены примеры спектральных характеристик виброускорения на центробежном насосе насосного агрегата НМ 12500-210 №12, а на рисунке 4 - диагностические сигналы (примеры временных характеристик) виброускорения.
Для насосного агрегата НМ 12500-210 №12 экспертно по частотным характеристикам БЫЛИ определены только два дефектных состояния, представленных в таблице 3.
КД.Пр.34
Увеличенные зазоры в подшипнике качения
С(2)
КД.А.11.0
Дефект ременной передачи
1СД.МШ.9.0
Дефект электродвигателя
КД.Пр.13.0
Дефект подшипника качения
КД.Пр.32
Ослабление подшипника качения
Из таблицы 3 следует, что точность оценки недостаточно высокая, поскольку по частотным характеристикам распознаются только состояния с возможной группой дефектов - сами дефекты не идентифицируются.
Как следует из рисунка 4, временные характеристики вибросигналов имеют сложную форму, содержащие стационарные и нестационарные составляющие и описать их математическими зависимостями, связывающих внутренние структуры сигналов, довольно сложно. Однако с применением разработанного способа сложные по форме
сигналы стало возможным представить численными значениями идентификационных параметров.
На рисунке 5 представлен пример результатов идентификационных измерений в точке Ш состояния С(2), характерного для КД.А.11.0 - Дефект ременной передачи.
Результаты идентификационных измерений для состояния С(2) представлены в таблице 4. Как следует из таблицы 4, временные характеристики состояния объектов и ее автокорреляционные функции четко описываются идентификационными параметрами. Их использование позволяет легко разрешать обратную задачу - распознавание состояний при диагностике и мониторинге.
Применение интеллектуальной технологии идентификационных измерений по временным характеристикам дает возможность проводить диагностику и мониторинг путем перехода от распознавания состояний к идентификации отдельных дефектов, поскольку каждый дефект создает индивидуальные формы характеристик сигнала.
Применение интеллектуальной технологии идентификационных измерений на примере виброисследования насосного агрегата НМ 12500-210 показало, что диагностика и мониторинг более эффективны, поскольку распознаются не только состояния с группой дефектов, но и сами дефекты.
Формула изобретения
1. Способ диагностики нефтегазового оборудования на основе экспертных вибродиагностических систем и приборов, включающий анализ частотных и индентификационных измерений временных характеристик вибросигналов; отличающийся тем, что определяет и сравнивает идентификационные количественные и качественные параметры вибраций с установленными критическими эталонными значениями дефектных состояний.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для диагностики нефтегазового оборудования применяют компьютерный прибор идентификационных измерений со встроенным в него интерпретатором, производящим экспорт и соответствующих им диагнозов в Базу данных, построенной на основе применения основных положений теории идентификационных измерений (ТИИС).
3. Способ по п.2, отличающийся тем, что под управлением базы знаний в базе данных проводят циклическое идентификационное измерение и сравнение идентификационных параметров с качественными состояниями объекта и распознают не только состояния с группой дефектов по частотным характеристикам, но и сами дефекты по временным характеристикам всех сигналов одного качественного состояния объекта и распознают не только состояния с группой дефектов, но и сам дефект по временным характеристикам.
1.
Рисунок 1 - Функциональная схема интеллектуального компьютерного прибора
M"X(t)
IndMax
Min X(t}
ШЕ1
IndMin
50000 IO0OCO Time
150000
Рисунок 2 - Панель управления компьютерным прибором
; в* Ноооопьй arpor,*- 111
•W 7- Ц"нгр
- "?j3 и(tm)
ИИ" or 17 07 1Э96 20:04:36 яний-ет ЖШ20ОВ 17:50:07 %tf Иамвоеии* at 15.05.200715:16:34
"¦"г НМА12500 210 №14
OJD0O2fi 0.00O21
СШОСП D 0000?
Стйстмрапреолгмгия
- ? ПрвиршпеКамертасДДемо
* if Наиюмй агрегат 111
- Насосный агрегат НМ 12500-210 №12 f|1: Двигатель
Изменениявибросиоднв
" typ* Измерениет 1707.19961953:21
; |V> Измерение от 15 05 2X715.16:34
: ty> Измерение стГЛ 04200614 5724
- ф 2 Центробежный насос - Измерения вибреетшш
" ^ Измерение от 17.07.1996 2004:36 ^г* Измерение от 26.1 ft 200В 17:50:0? ; ^Измерение от 15 05.20071516:34 § ЗРама 3 4. Фаиааменг +: 1|5 Общ* измерения
¦ 8") Насосньй агрегат НМЛ 12500-210 №'4
М 17500-71
от 24,10.200117:5
Jlr|^J*ljtJ±i^if-G
Слисок
I 1
Примешь
Рисунок 4 - Диагностические сигналы виброускорения на центробежном насосе насосного агрегата НМ 12500-210 №12
Рисунок 5 - Пример результатов идентификационных измерений в точке 1П состояния С(2). характерного для КД.А.11.0 - Дефект ременной
передачи
ОТЧЕТ О ПАТЕНТНОМ ПОИСКЕ
(статья 15(3) ЕАПК и правило 42 Патентной инструкции к ЕАПК)
Номер евразийской заявки:
201800007
Датаподачи: 13 ноября 2017 (13.11.2017) | Дата испрашиваемого приоритета: 10 июля 2017 (10.07.2017)
Название изобретения: Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе
вибродиагностических систем и приборов
Заявитель: КАШЕКОВ Кайрат Темирбаевич
I I Некоторые пункты формулы не подлежат поиску (см. раздел I дополнительного листа) I I Единство изобретения не соблюдено (см. раздел II дополнительного листа)
А. КЛАССИФИКАЦИЯ ПРЕДМЕТА ИЗОБРЕТЕНИЯ:
G01M7/02 (2006.01)
Согласно Международной патентной классификации (МПК) или национальной классификации и МПК
Б. ОБЛАСТЬ ПОИСКА:
Минимум просмотренной документации (система классификации и индексы МПК) G01M 15/00, 7/02, 17/10, G01H 1/00
Другая проверенная документация в той мере, в какой она включена в область поиска:
В. ДОКУМЕНТЫ, СЧИТАЮЩИЕСЯ РЕЛЕВАНТНЫМИ
Категория*
Ссылки на документы с указанием, где это возможно, релевантных частей
Относится к пункту N°.
1,2
1,2
КОШЕКОВ Кайрат Темирбаевич и др. Диагностика насосного агрегата на основе идентификационных измерений вибросигналов. Дефектоскопия,2016, № 5, с. 36-43
А А
RU 2547947 С1 (ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ НПЦ "ДИНАМИКА"- НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЦЕНТР "ДИАГНОСТИКА, НАДЕЖНОСТЬ МАШИН И КОМПЛЕКСНАЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ") 10.04.2015, с. 5-6
1-3 1-3 1-3
KOSHEKOV К. et al. Modernization of expert system based on the theory of identification measurement. Scientific proceedings XIII international congress "Machines. Technologies. Materials." 2016- summer session, c. 50, 51. фиг. 1
CN 203116932 U (JIANGSU RONGTIANLE MACHINERY CO LTD) 07.08.2013
KZ 30842 A4 (КОШЕКОВ КАЙРАТ ТЕМИРБАЕВИЧ) 25.12.2015
данные о патентах-аналогах указаны в приложении
US 2004/226346 Al (LEWA HERBERT OTT GMBH +CO.KG) 18.11.2004
Особые категории ссылочных документов: "А" документ, определяющий общий уровень техники "Е" более ранний документ, но опубликованный на дату
подачи евразийской заявки или после нее "О" документ, относящийся к устному раскрытию, экспонированию и т.д.
"Р" документ, опубликованный до даты подачи евразийской
заявки, но после даты испрашиваемого приоритета "D" документ, приведенный в евразийской заявке
последующие документы указаны в продолжении графы В
V более позднийдокумент, опубликованный после даты пр иоритета и приведенный для понимания изобретения "X" документ, имеющий наиболее близкое отношение к предмету поиска, порочащий новизну или изобретательский уровень, ззятый в отдельности
"Y" документ, имеющий наиболее близкое отношение к предмету поиска, порочащий изобретательский уровень в сочетании с , даугими документами той же категории " &" документ, являющийся патентом-аналогом "L" документ, приведенный в других целях
Дата действительного завершения патентного поиска:
10 икня 2018 (10.07.2018)
Наименование и адрес Международного поискового органа: Федеральный институт промышленной собственности
РФ, 125993,Москва, Г-59, ГСП-3, Бережковская наб., д. 30-1.Факс: (499) 243-3337, телетайп: 114818 ПОДАЧА
О. В. Кишкович
| Телефон № (499) 240-25-91
(19)
(19)
(19)
(7)
(7)
(7)
(7)
(7)
(7)
(7)
(7)
(7)
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе вибродиагностических систем и приборок"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе вибродиагностических систем и приборок"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе ьибродиапюстичееких систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе ьибродиапюстичееких систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе ьибродиапюстичееких систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе ьибродиапюстичееких систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе ьибродиапюстичееких систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе ьибродиапюстичееких систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе ьибродиапюстичееких систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе ьибродиапюстичееких систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе вибродиагностических систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе иибродиагностических систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе вибродиагностических систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе иибродиагностических систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе вибродиагностических систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе иибродиагностических систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе вибродиагностических систем и приборов"
"Способ диагностики технического состояния нефтегазового оборудования на основе иибродиагностических систем и приборов"